机器人视觉

使用机器视觉技术进行机器人导航的方法有很多，例如立体视觉和摄影测量，飞行时间，结构化光，光编码和激光三角测量。

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将机器视觉用于机器人制导提供了新的工业操作可能性，但同时也带来了复杂的安全设计挑战。这是因为它适用于以高重复性和低延迟运行的机械，特别是在复杂的工业领域。机器视觉系统必须处理关键的工业问题，例如照明条件，无纹理的表面以及不确定和移动的物体。因此，有效的机器人引导需要特定的机器视觉传感器和技术。

使用机器视觉技术进行机器人导航的方法有很多，例如立体视觉和摄影测量，飞行时间，结构化光，光编码和激光三角测量。特定应用的理想技术取决于其要求。为了确定要应用的理想机器视觉技术，请考虑应用程序的目标及其机器人类型，以及以下因素：

·         传感器的范围：工作距离取决于环境配置，机器人的可及性以及传感器的尺寸。

·         分辨率和点云对齐的准确性：分辨率和点云对齐由硬件决定。它们应与对象的应用目的和大小一致。

·         重量轻：如果将传感器安装在末端执行器中或板上，则机器人将以有限的*大负载重量运行，以实现其全部动态。

·         处理时间：处理持续时间对于确定系统是否适合特定应用非常重要，特别是在将其应用于具有安全性约束（例如能够感知并防止与障碍物和人的碰撞的能力）的机器人时。一些机器视觉技术与静态相机和物体配合使用，因此无法应用于移动过程中。

·         安全问题：尽管机器人可以独立运行，但它们需要人工干预，并且需要与行业员工紧密合作。因此，传感器应防止危险的高功率激光器，以减少自动化行业发生事故的风险。

·         扫描环境：振动，照明条件或相机运动中出现的轻微环境故障都会严重影响3D点云的质量。因此，应通过在接合之前扫描环境来避免此类干扰。

·         硬件和软件集成：摄像机由外部资源及其机械手中央控制单元自动控制。这样，即兴开发面向硬件和软件集成。大多数商业机器视觉系统都连接到机器人，该机器人又由外部软件控制。

·         预算：除了技术问题外，在选择理想的机器视觉技术来实施时还应考虑行业预算。正确的解决方案应该在成本和性能之间取得平衡。

这些因素是为工业应用选择理想技术的起点。但是，进一步的研究可以提供有关结构光，激光三角测量和立体视觉等技术的更多信息，这些技术在特定条件下实施时可以提供可接受的精度。

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