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发那科机器人与3D视觉系统
发布时间:2019-08-26        浏览次数:597         返回列表

      3D视觉作为工业机器人的“眼睛”,已成为影响工业机器人领域应用和性能的关键因素。

      发那科机器人公司在该领域的主要产品是配置在工业现场的工业机器人,其所使用的机器视觉系统包括立体视觉法、结构光法及激光扫描法。其具有代表性的3D视觉系统技术是公开号为US6490369B1的**申请,其存储有具备ID参数及镜头确定位置信息的方盒模板,它将存储信息中的变形图像转变为真实图像,确定真实图像的参数并与模板参数比较,使得计算机能够识别用于机器人进行先期操作的方盒。此外,其公开号为EP1584426A1的**申请,还涉及工具中心点的校准系统。在此基础上,发那科公司还于2006年研发了FANUC iR Vision 3DL视觉系统,该视觉系统由一个安装于地面上的3D激光传感器来完成视觉数据采集,该技术解决了机器人抓取毛坯件后,上料定位孔位置变化等问题,可自动完成位置变化,实现高精度上料。

      然而,特定的机器人所需的视觉特性高度取决于应用。例如,对于那些必须通过视觉引导在杂乱的仓库里移动的机器人来说,它们需要对动态环境进行远程感知,但只需要提供适当的精度。固定机器人的需求则可能完全不同,例如有些机器人用来将箱子里所混合的零件取出,并按相同类型进行堆放,这可能只需要在有限的范围内提供高精度的视觉。执行精密装配的机器人则又有另一套需求。因此,要确定采用哪一种3D视觉方法,首先要对机器“观看”的工作方式有所理解。

发那科机器人视觉系统

 
      立体机器视觉

      由于和人类观看的方式相似,*容易理解的3D方法是立体视觉。这是一种三角测量法,即用相隔一定距离的摄像头去捕获两个(或多个)图像(或用一个摄像头在图像之间移动),然后通过比较来确定摄像头视场中物体的距离。将摄像头分离会产生视差,这样,较近物体相对远处背景的对齐就会不同——物体越接近摄像头,视差越大。

      结构光深度测定

      第二种3D视觉方法——结构光——可简化上面这个相关过程,设计人员应当留意这个优势。这种方法在三角测量工作中用投光机取代了其中一个摄像头。投光机生成一个已知的光斑,然后系统将摄像头图像与这个已知光斑进行比较。所捕获图像中的结构光光斑会因为被测对象上的每个点深度不同而产生失真。

      飞行时间深度测量

      第三种3D视觉方法——飞行时间(ToF)——完全没有使用三角测量法。ToF 3D成像是直接测量深度,也就是确定光从光源到达环境中的物体然后返回所用的时间。在这方面,ToF类似于激光雷达(LIDAR)。然而,ToF方法不是用窄激光束扫描环境来构建深度图像,而是针对整个视场同时确定距离。半导体技术在不断进步,如今的传感器设计已经可以实现每个像素都可以向控制电子逻辑提供自己的信号,进而提取出计时信息。

发那科机器人
 
      上述3D视觉方法各有优劣,开发人员应根据其应用需求进行评估和选择;了解各种3D视觉技术的含义对于选择正确的方法也至关重要。例如,立体视觉系统可以使用传统的摄像头,并且无需使用集成式光源,所以这种方法成本低廉并且更容易集成到设计中。但是立体视觉系统的深度精度取决于其在多幅图像中找到对应点所需的计算性能,而且物体距离越远,深度分辨率越差。立体视觉系统在应对光滑表面和重复图案上也存在问题,这两者都使找到对应点的任务变得更复杂。

      另一方面,结构光方法也使用传统摄像头,但只需要一个。其不需要有很强的计算性能,因此有助于降低成本。但其需要使用集成式光源,其强度会影响工作距离。在环境光可控或被滤除的情况下,其效果*佳,例如在封闭空间中。

      ToF系统的计算强度*低,由于摄像头通常直接向系统主机提供深度信息,因此大大降低了计算需求。然而,与结构光一样,系统需要使用集成式光源,其功率会影响系统的距离,环境光不受控也会导致问题。此外,光源的调制频率也会影响距离。

      目前应用于工业机器人领域的3D视觉控制技术已逐渐成熟,很多重要技术来自日本、美国和欧洲等国家地区,如日本发那科公司已将3D视觉产品作为附加设备融合到自身产品中。美国视觉技术企业如康耐视公司,则更注重视觉技术本身,而欧洲视觉技术企业更专注于某一领域的应用。目前,我国的3D视觉控制技术多涉及高校的理论研究和具体的产品应用,并开始逐渐向能够研制、生产的视觉技术产品的方向努力。我国工业机器人企业,可在某一特定应用领域,赶超并研发出具有自主知识产权的产品,让工业机器人具备一双“火眼金睛”。

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