视觉系统将会使机器人更“聪明”

   日期:2014-12-04     评论:0    
核心提示:作为视觉行业中人,一般都比较熟悉“机器视觉”概念,但是由于这个行业本身的技术含量较高,大部分的业内人士还一直将视觉停留在质量控制检测方面。而说道视觉应用时,也大多指颜色、尺寸、外形等参数是否合格,被测物是否有瑕疵等比较狭义的理解。

由于机器人本身是个“瞎子”,大多数机器人也不具备“思考能力”,也就是说,机器人还不能根据现场实际发生的情况来判断下一步动作。

作为视觉行业中人,一般都比较熟悉“机器视觉”概念,但是由于这个行业本身的技术含量较高,大部分的业内人士还一直将视觉停留在质量控制检测方面。而说道视觉应用时,也大多指颜色、尺寸、外形等参数是否合格,被测物是否有瑕疵等比较狭义的理解。

在实际的工业生产中,机器视觉技术的应用已不仅仅停留在检测这个环节上了。机器人已经开始替代越来越多的人工岗位。目前,传统的“无人车间”还是执行一些简单、重复的动作,车间中的机器人已经拥有较复杂的执行动作,其执行动作的精度、速度及难度已超过人类。但由于机器人本身是个“瞎子”,大多数机器人也不具备“思考能力”,也就是说,机器人还不能根据现场实际发生的情况来判断下一步动作。比如说:焊接机器人,其每次焊接的位置序列只能是提前编程好的位置。就算实际焊盘中的产品位置发生偏移了,机器人还是会照着错误的位置焊接。这就需要给机器人一个“大脑”,也就是需要给机器人装上视觉系统。

在现今自动化行业,机器人和视觉系统的结合已经越来越紧密了。很多著名高校的机械学院、自动化学院都已开具了图像处理课程。此外,还有很多高校开始尝试和企业建立联合实验室,让学生能实实在在的模拟生产线上做实验。如沈阳工业大学和维视图像建立的联合实验室。

在一些像富士康这样的大工厂里面,生产机器人已具备了思考的能力,但是其思考能力很有限,只能知道物体在平面上的位置,而机器人也只能获取到被测物的二维信息。这种技术现已非常成熟且应用广泛。

而在索尼公司或一些科研单位实验室中,很多“匪夷所思”的机器人“大脑”已经可以实现了。比如,索尼公司的虚拟现实技术所获取的维视信息已经接近人眼的1/100了。维视图像自主研发的双目视觉也已经可以获取到被测物特征点的三维坐标,可以实现机器人的三维定位了。

 
  
  
  
  
 
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