摘要：机器人视觉技术是一种基于计算机的技术，集计算机软件编程、光学、机电、传感器应用等知识于一体，涉及图像采集分析和数值计算。它的高灵活性和广泛的适应性将成为未来机器人工业的发展趋势，并将广泛应用于智能制造等领域。
关键词：视觉技术；机器人；应用
前言
对于高级机器人而言其中一个最大的制约可能就是视觉系统，尤其当采集大量的视觉数据并且需要进行实时处理的时候。在各种各样的生产系统中对视觉传感器具有显著需求的时候就会面临这种挑战。市场调研公司根据市场资源判断预计在2015年至2021年期间累积年度增长率达8%～9%之间。根据最近的一篇报告预测“机器视觉市场在2020年之前会达到125亿美元”，“驱动机器视觉市场的动力是对质量检测和自动化方面快速增长的需求、在制造工厂中对视觉指导机器人的需求增加、制造行业越来越多的法规要求、消费者对专用机器视觉系统的应用需求。”因此，自动化应用需求的增加大大促进了对更强功能的机器人和视觉系统的需求。
1机器人视觉术的原理
机器人视觉技术是机器人对未知环境获取的一个主要途径，机器人视觉技术可以通过视觉传感器获取一些二维的图像，并通过视觉传感器进行分析和计算，把图像转变为某个符号或者是相应的数据在通过计算机执行出来。让机器人识别相应的物体，和物体所在坐标对其进行工作。现在的视觉技术基本上都是根据图像中的明暗来进行处理信息，而不是根据距离的信息进行，这种的视觉系统都是二维的。随着现在科技的不断进步，三维的视觉系统也逐渐的被开发出来，来供机器人来使用。从视觉传感器上面传出的图像，一般都是下载到计算机上，计算机在对传输的数据进行分析计算在回馈机器人。通过计算机的一些编程软件来对机器人进行开发，最终让机器人获得一个完美的视觉系统。
2机器人视觉技术的应用
2.1传统应用
2.1.1工业领域的应用
机器人视觉技术拥有着极高的精确度和稳定度，在工业领域有巨大的应用前景。在进行电子制造时，需利用此技术进行高精度PCB定位和SMT元件放置，减小误差；在进行食品包装加工时，可以利用此技术进行分类识别，方便高效。此外，对于人眼无法识别的光线范围，机器人视觉技术可利用红外传感器、超声波传感器获得更多的信息，不存在主观测量误差，且节约了大量的财力，降低了工业生产成本。
（1）零件识别及检测
在工业生产中，常常需要对零件的形状、尺寸、材料进行识别，而机器人视觉技术不仅可以测出产品的长度、面积、周长等数据，还可以提取出类似孔洞、尖角、凹陷、凸起等信息。
若在制造时某些步骤的缺失导致零部件的丢失，会影响产品的品质。通过对前期图像的采集和处理，可根据目标检测算法来进行识别，从而获取零件的信息。零件检测同样是机器人视觉技术在工业领域的重要应用。传统的人工检测是随机性较强而且效率较低，无法满足大量生产检测的需求；人工成本在逐步上升，造成大量财力人力的浪费。而机器人视觉技术则可克服传统的人工检测的缺点，因此被广泛应用。
（2）尺寸测量
随着人类对于美好事物的不断追求和工业生产技术的不断提高，工业产品的外形设计日趋复杂而多样。由于其体积和重量的巨大，利用传统的测量方式不足以达到测量的要求，因此机器人视觉技术在尺寸测量方面具有极大的优势，应用便日渐增多。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆机器人视觉技术基于光学成像、图像处理等无接触的测量方式，拥有严谨的理论基础，测量范围广，测量精度高，且拥有更高的测量效率。根据不同的光照方式和几何关系，视觉检测方法可以分为两种：被动视觉探测和主动视觉检查，例如激光测距、云纹干涉法、简单三角形法等方法。
2.1.2生活领域的应用
机器人视觉技术在生活中获得了广泛的应用。在大数据、物联网的时代背景下，智能家居正走入寻常百姓家。不论是自动感知光强的智能窗帘，还是能自动避障的扫地机器人，都离不开机器人视觉技术。此外，生活中常见的CT和核磁共振技术的来源是数字图像技术，通过对医学影像数据的分析与计算，可大大降低失误概率，降低从业人员的压力，在生活中具有很强的应用潜力。随着高科技的发展进步，无人驾驶技术的实用化进程将再一次加快，相信在不久的未来，曾经出现在科幻电影中的场景，会成为我们期盼已久的现实。此外，定位导航也成为我们生活中不可或缺的一部分，为了增加其定位的准确性，机器人视觉技术则发挥着重要作用。
2.1.3农业领域的应用
视觉技术在农业上的应用始于20世纪70年代，受限于当时的科技水平，大部分的成果仍属于试验阶段，没有转换成生产力。随着科学技术的进步，机器人视觉技术的应用步入正轨，包括收获、农田作业、农产品颜色识别在内的实验成果，有的已经转换成了实际成果，取得了不斐的成绩。当前，其主要应用在植物生长检测上，有效缓解了农业生产人员的工作压力，其实时性和无损性都对农业生产极有裨益。中国作为传统的农业生产大国，视觉技术在农业生产上的应用前景的广泛不言而喻，中国农业的集约化发展，离不开视觉技术作保障。发展好视觉技术，对保障国家粮食安全以及提高农业生产的效率具有重要意义。
2.2热点应用
2.2.1无人驾驶技术
近年来被火热报道的无人驾驶技术、无人驾驶车辆，其目标是开发在高速公路和城市道路环境下的辅助驾驶系统，从而提高交通系统的效率，而其赖以生存的根本正是机器视觉技术。令人欣喜的是，无人驾驶技术的发展一日千里，由英国牛津大学改装的一辆BowlerWildcat4X4在2011年成功通过测试，标志着无人驾驶技术的进一步成熟，意味着该技术的实用化进程再一次加快。其中，驾驶员对路况的分析的工作都将由机器人视觉系统和其他传感系统承担。因此，模拟人的驾驶经验来建立控制规则是一种有效的途径。基于间接感知型的无人驾驶技术是通过多个子系统的合作间接达到图像分析目的的方法。其中主要包括目标检测、目标跟踪、场景语义分割、三维重建等子系统。直接感知则是略去分析图像中的目标信息，而通过直接学习图像代表的车辆状态信息从而指导驾驶的感知模式。其省却了各种子系统的集成和整合，复杂性降低。
2.2.2 SLAM技术
SLAM技术凭借其能实现机器人的自主定位和导航的优势，成为生活应用中的翘楚。所谓SLAM技术是指实时定位与地图构建技术。Google的无人车就应用了SLAM技术对场景进行构建；现在，基于激光雷达的LidarSlam技术已经较为成熟。LidarSlam是指利用激光雷达作为外部传感器，获取地图数据，使机器人实现同步定位与地图构建功能。鉴于SLAM技术广泛的应用需求，我们可以相信SLAM技术的发展前景将十分光明。
结束语
机器人智能视觉被认为是一个巨大的进步，会给现在很多的应用领域带来改进并且不断扩大市场。包括系统的所有方面在内，从视觉传感器到算法、数字信号处理和连接器必然会带来不同的影响。
参考文献
[1]付旭程.机器人视觉技术[J].电子技术与软件工程，2018（06）：99~100.
[2]欧阳智，肖旭.机器视觉在智能制造中的应用[J].大数据时代，2018（03）：9~12.
论文作者:侯俊峰
论文发表刊物:《基层建设》2019年第14期
论文发表时间:2019/7/30
标签：视觉论文; 机器人论文; 技术论文; 系统论文; 测量论文; 图像论文; 传感器论文; 《基层建设》2019年第14期论文;