厂商：《自动化博览》
  点击数：4820  发布时间：13-10-15 10:18

机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

    机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

    由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域，如半导体、电子、计算机配件、消费品、食品、汽车、冶金、包装、制药等行业。

   简而言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，而在机器视觉近20年的发展历程中，受图像摄取技术以及数据处理技术所限，机器视觉系统普遍基于二维视觉技术。近年来，随着三维图像摄取技术和数据处理技术的飞速发展，3D视觉技术成为计算机视觉领域的发展焦点。

   3D视觉产品层出不穷

   机器视觉的重要作用就是提升制造业生产的自动化水平，而随着用户自动化产品和技术应用的不断深入，以前用户可能只需要2D的效果，现在越来越多的用户开始要求能够实现3D的检测效果，这推动了3D技术视觉产品从实验室快速走向产业化发展之路。

  西克的3D视觉传感器就是跟随着用户的需要而研发出来的。Ranger C产品系列采用相机连接技术与PC进行连接，这样就简化了集成过程并且提高了采集速率。在3D模式下，Ranger C每秒采集约30000幅图片，每一张图片包含1536个高质量三维坐标，相当于每秒4500万个3D点。

   全球知名机器视觉系统供应商康耐视也推出了VisionPro 3D三维机器视觉产品，康耐视 VisionPro 3D 软件能够提供准确、实时的 3D 位置信息，有助于改善单独使用 2D 工具所无法满足要求的广泛应用中的视觉性能。VisionPro 3D 配合固定式或机器人安装的摄像头提供充分的应用程序灵活性，它基于康耐视领先的PatMax® 技术和其他校准技术，可在汽车和精密制造产业中实现具有挑战性的组件验证、物流和机器人应用的自动化，如装上货架/取下货架、卸垛、打包和组装验证等。

   顺应这一技术发展趋势，国内机器视觉技术领导者大恒图形也推出了基于三维机器视觉技术的产品。在2013Vision China展上，大恒图形在其展位上搭建出一套完整的机械手运动控制系统，演示如何运用三维机器视觉技术控制6轴机械手自动完成多目标的识别拾取和装配任务。演示系统采用了先进的单目3D视觉技术，采用透视图匹配的方法获取目标的三维位姿，较多目立体视觉等传统技术而言，单摄像机三维匹配技术成本更低，调试配置更简单，运行也更加稳定可靠。

   3D视觉技术助力机器视觉高端应用

  3D视觉技术作为行业研究的焦点，具有重要的应用价值。随着市场经济的不断发展，3D视觉技术的突破也为机器视觉技术带来更广泛的应用，为行业发展带来新气象。

   目前3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的检测。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少浪费、节约成本。

   如在食品加工业，一直使用二维（2D）机器视觉技术利用高线速来进行对水果蔬菜的分类。但对于食品的表面特征，如食品的体积、高度等，用二维技术很难获取这些信息。为了精确测量食品的体积，企业把三维激光检查系统和二维视觉检查系统结合起来使食品加工达到最优化，满足对包装食品越来越严厉的视觉要求。这种系统使用底面格列式的电荷耦合器（CCD）来捕捉反射的激光线。图像处理算法是根据食品的激光位移采用三角网法来确定Ｚ坐标轴上的信息，也就是高度，然后与激光检查系统得到的Ｘ，Ｙ坐标轴上的信息结合在一起算出食品的形状和体积。

   由于3D视觉具有不可替代的优点，如精度高、扩展能力强大，连续工作时间长、不易损坏、保密性好、没有培训成本、结果易于保存和复制等。随着3D视觉技术的突破，将进一步强化视觉技术的高端应用。

   3D人脸识别即是一个方兴未艾的应用领域。当前人脸识别技术还仅限于2D识别。近几年3D面部识别技术不断发展，3D人脸识别的基本原理是基于一个人的脸，独特的几何形状生物特征可以很容易地存储在一个数据库中，当与“活体”人脸面部特征做比对时，如数据准确无误将接受控制。3D人脸识别速度快、准确性高，采用非接触式识别，也正是基于这个特点，来满足门禁访问控制系统的需求。采用三维立体式识别，能够解决一些普通2D识别技术共同面临的问题，如识别角度及面部识别提供的额外信息。识别准确无误。

   而3D机器视觉技术与机器人的结合更被业内认为是未来的重要发展趋势。Fanuc 公司开发了称之为iRVision的第一套工业用集成3D视觉系统，该技术已应用于所有的Fanuc R-30iA型机器人系统上。全部工艺由主机器人上的CPU单元执行，因而不会产生通信延时的现象，也无需再附加硬件。

   机器人视觉系统已应用于汽车生产线的成套车体生产机器人上。之前没有视觉系统，需要采用特殊的工具在车体上加工孔径，以便使机器人能够知道车体的具体位置。然而在视觉摄像系统开发以后，就再也不需要这类昂贵的加工工具了。机器人能够自动地确定车体的确切位置，然后通过数学方式计算出这四个孔径的位置。

   视觉系统采用运算技术来识别图像，然后通过培训，教会机器人识别事物并寻找所需要的东西。图像建立在大量的像素数据基础之上，系列中的每一个像素都有一个灰度等级，然后通过运算技术分析数据。机器人可以判断出图像的拍摄位置，因此能够识别物体所处的位置，然后判断其相应的尺寸、形状和质量；也可以根据图像和运算法则更改程序，例如，不同大小的零件可以采用不同的路径，零件A将在零件B应该落下的地方掉落。

    相信随着科学技术的不断进步，具有类似于人类视力的机器人系统不再是科幻小说中的梦想。尤其是在机器人领域，今后，3D机器视觉系统将成为机器人系统的标准附加设备，携手机器人共同打造梦幻般视觉。 

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