视觉技术

适用于机器人的视觉接口

将机器视觉集成到机器人应用中

各类现代接口让视觉系统与机器人控制器之间可以实现通信。3D视觉在工业机器人技术中尤为重要。相关接口包括：REST API、ROS、OPC UA、gRPC等接口，以及机器人控制软件中带有供应商专用插件的通用接口。它们可确保3D视觉系统与机器人稳定地进行数据传输，从而实现精确控制。

  • 最后更新： 2025/10/15

3D视觉在机器人技术中的应用和优势

机器视觉系统在机器人技术中执行的关键任务远超出图像采集的单一范畴。该系统能够精确识别物体、确定位置和方向，并提供可靠的质量控制。借助3D视觉技术，用户可以高效实施拾取与放置应用、检测任务以及灵活的自动化视觉方案。

与传统的2D视觉方案相比，3D图像处理技术为机器人提供了决定性的优势。借助采集到的深度信息，机器人不仅能识别物体的位置，还能识别物体的空间位置和方向，即使在复杂或重叠的情况下也能精确抓取。3D视觉支持在空间中进行可靠导航、安全避障，并灵活适应变化的环境。因此，3D视觉系统为现代机器人应用显著提高了流程可靠性、效率和多功能性。

借助3D视觉技术，为机器人赋予视觉力量并实现精确控制。
借助3D视觉技术，为机器人赋予视觉力量并实现精确控制。

适用于集成视觉系统的接口

要想成功将机器视觉集成到机器人应用中，选择合适的接口至关重要。除了标准化接口外，还有一系列制造商专用插件和桥接器可供选择。机器视觉系统和机器人控制器还可以通过直接通信通道高效地协同工作。

本章节概述了

  • 在实践中得到充分证明的多款重要

  • 视觉接口、技术以及协议，

  • 并介绍在选型和部署时应特别注意的事项。

标准化接口

REST API是将机器视觉系统集成到机器人应用的一种标准化接口。
REST API是将机器视觉系统集成到机器人应用的一种标准化接口。

REST API

REST API（表征状态传输应用编程接口）是一种应用广泛的接口，它可以将机器视觉系统集成到机器人应用中，在图像处理组件与机器人控制器之间实现标准化数据交换，并且不受限于平台。例如，它可以通过HTTP请求检索图像数据、位置信息或状态信息，并向视觉系统发送指令。

REST API的一大优势在于其灵活性：它可以轻松集成到现有的IT基础设施中，并兼容多种编程语言，这意味着PC和可编程逻辑控制器(PLC)都可以用作通信伙伴。集成通常借助现有的库和工具进行，从而降低开发难度。

REST API尤其适合那些需要在视觉系统和机器人之间可靠进行结构化通信的应用。典型的应用领域包括：传输拾取与放置坐标、检索质量数据或控制图像采集过程。使用开源标准可确保面向未来需求，并更容易连接到不同的机器人平台。

标准接口ROS和ROS 2让视觉系统与机器人控制器无缝连接。
标准接口ROS和ROS 2让视觉系统与机器人控制器无缝连接。

ROS和ROS 2

机器人操作系统ROS和ROS 2是专为开发和集成机器人应用而开发的开源中间件平台。它提供标准化通信接口，可在机器视觉系统与机器人控制器之间实现无缝连接。利用ROS和ROS 2，可以高效地交换芯片数据、图像信息和控制命令，并灵活地执行复杂的自动化任务。

得益于机器人社区的广泛支持以及众多可用的开源软件包，用户可以快速集成视觉组件并实现个性化视觉方案。ROS和ROS 2具有高度的灵活性和可扩展性，尤其适用于研究和开发环境以及原型设计。

OPC UA（开放平台通信统一架构）是一种不受限于制造商的工业自动化通信标准。
OPC UA（开放平台通信统一架构）是一种不受限于制造商的工业自动化通信标准。

OPC UA

OPC UA（开放平台通信统一架构）是一种不受限于制造商的工业自动化通信标准。它使机器视觉系统、机器人和其他自动化组件之间能够安全可靠地交换数据。OPC UA支持复杂的数据结构和方法调用，并确保高度兼容互通，使机器视觉方案能够灵活地集成到现有的生产环境中。

典型的应用领域包括：尤其是在联网工业4.0应用中实时传输过程数据、状态信息和控制命令。Basler Stereo visard双目立体3D相机为3D视觉方案提供了一个OPC UA接口。OPC UA服务器可通过许可更新来进行激活。

大量系统和编程语言均支持gRPC。
大量系统和编程语言均支持gRPC。

gRPC

gRPC是由云原生计算基金会(Cloud Native Computing Foundation, CNCF)负责维护的开源式跨平台远程过程调用(Remote Procedure Call, RPC)框架。与REST API或OPC UA等其他标准化接口不同，gRPC使用高效的HTTP/2协议和带有协议缓冲区的二进制数据传输。因此，gRPC可以快速通信并节省资源，适合性能要求高和数据量大的应用。

其优点是双向流和为不同编程语言自动生成代码。其缺点是在工业环境中普及率较低，与基于文本的接口相比，故障排除更为复杂。

GenICam可广泛适用于各种接口

GenICam

GenICam是用于统一控制和配置工业相机的标准，而不是用于视觉系统和机器人控制器之间的直接通信。它广泛应用于图像处理行业，可将不同型号的相机集成到视觉系统中。

作为工业图像处理的关键行业标准，GenICam支持直接访问图像和深度数据。GenICam和gRPC都是主要用于传输图像数据的接口。因此，特别适合在相机和评估系统之间进行流式传输。

相比之下，REST API、OPC UA或ROS等接口主要用于与机器人控制器交流分析结果和控制数据。它通常只处理来自软件模块本身的位姿数据。

重要的标准化接口对比

针对将机器视觉集成到工业环境机器人应用的情况，下表概述了各标准接口的重要特性和相关应用领域。

接口

协议/技术

经典使用实例

优势

缺点

工业普及率

REST API

HTTP、JSON/XML

一般系统集成、网络应用、机器人技术

不受限于平台、应用广泛、易于实施

无实时功能、基于文本、延迟较高

高

ROS

TCP/IP、自定义协议

研究、原型开发、灵活的机器人方案

大型社区、众多开源软件包、灵活性强

实时能力有限、不适合用于生产

中等

ROS 2

DDS、UDP、TCP/IP

工业4.0、现代机器人技术、实时应用

改进的实时能力、可扩展、具备行业应用能力

设置更复杂、仍在开发中

正在上升

OPC UA

TCP/IP、二进制、XML

工业自动化、流程通信

不受限于供应商、安全、支持复杂数据

集成难度高、规格复杂

高

gRPC

HTTP/2、协议缓冲区

高性能、分布式系统、微服务、机器人技术

高性能、双向流、自动代码生成

在工业领域不太常见、调试更复杂

低或正在上升

GenICam

GenICam标准、XML、各种协议（例如GigE Vision、USB3 Vision）

工业成像、相机控制、集成到视觉系统中

相机控制不受限于品牌、灵活性高、便于集成各种相机

不直接与机器人控制器交换数据、专注于相机配置和控制

在机器视觉中的应用非常多

制造商专用插件和桥接器

URCap

URCap是Universal Robots（优傲机器人）专门开发的插件框架，用于扩展机器人控制器的功能。它可以集成附加功能和外围设备，但它仅针对Universal Robots的机器人平台而设计，不遵循任何其他开源的制造商专用标准。

URCap能实现即插即用安装，并可轻松将视觉系统与优傲机器人配合使用。该接口可在视觉系统和机器人控制器之间建立直接连接。用户可通过PolyScope命令扩展或网络接口方便地进行配置。使用URCap的前提条件是：CB系列机器人需要PolyScope 3.12.0（或以上版本），而E系列机器人需要5.6.0（或以上版本）。

URCap可即插即用地安装视觉系统并与优傲机器人轻松配合使用。
URCap可即插即用地安装视觉系统并与优傲机器人轻松配合使用。

适用于KUKA（库卡）的EKIBridge

EKIBridge是基于KUKA.Ethernet KRL框架的接口，可实现库卡机器人控制器与机器视觉方案等外部系统之间的通信。使用EKIBridge可通过以太网可靠地交换数据和命令。

例如，用户可直接从机器人程序中进行服务调用、状态查询或传输位置数据。EKIBridge支持在库卡机器人应用中灵活集成针对应用的图像处理系统。

EKIBridge以KUKA.Ethernet KRL框架为基础，可实现库卡机器人控制器与机器视觉方案等外部系统之间的通信。
EKIBridge以KUKA.Ethernet KRL框架为基础，可实现库卡机器人控制器与外部系统之间的通信。

GRI

通用机器人接口(GRI)是一个可满足未来需求的多功能接口，能够兼容所有支持TCP通信的机器人。示例代码适用于常见的机器人品牌，例如ABB（阿西布朗勃法瑞）、Fanuc（发那科）、Techman（达明）和Yaskawa（安川）；如有需要，可按需提供更多示例。

与REST API那种复杂的HTTP请求相比，GRI依赖于轻量级的TCP套接字通信。它通过网络图形化用户界面(GUI)将请求配置为简单的作业ID，响应则以固定静态的格式包含拾取位置。其实施难度依然很小，因为机器人控制器只需要很短的代码片段。许多机器人品牌都提供现成的模板。

GRI可直接在Basler Stereo visard双目立体相机上运行，因此无需借助额外的硬件或用户端应用。

通用机器人接口(GRI)可兼容所有支持TCP通信的机器人。
通用机器人接口(GRI)可兼容所有支持TCP通信的机器人。

重要的制造商专用接口对比

针对将机器视觉集成到工业环境机器人应用的情况，下表概述了各机器人接口的重要特性和相关应用领域。

接口

协议/技术

经典使用实例

优势

缺点

工业普及率

URCap

专用型、PolyScope、TCP/IP

Universal Robots（优傲机器人）、即插即用地集成外围设备

安装简单、支持直连、配置直观、文档齐全

仅适用于优傲机器人，依赖相关PolyScope版本

在优傲机器人中的应用非常多

EKI-Bridge

KUKA.Ethernet KRL、TCP/IP

KUKA（库卡）机器人、集成外部系统（例如视觉系统）

数据传输灵活、深度集成、用途多样

仅限库卡公司、需要购买许可、需要具备编程技能

在库卡机器人中的应用非常多

GRI

TCP插口、专用型

支持TCP的机器人，例如ABB（阿西布朗勃法瑞）、Fanuc（发那科）、Techman（达明）和Yaskawa（安川）

兼容众多品牌、脚本编写难度小、无需额外硬件、实施速度快

静态响应格式、灵活度不及API、定制性有限

正在上升

其他机器人制造商及接口

制造商

接口/插件

视觉集成

PC通讯

具备实时功能

专用型

ABB

PC接口/RAPID Socket

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Fanuc

Karel / Socket通信

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Yaskawa

MotoPlus / MotoCOM

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Stäubli

VAL3 TCP/IP接口

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Omron Techman

TMflow插件

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Denso

B-CAP / ORiN

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KUKA

RSI

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Beckhoff

TwinCAT Vision集成

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视觉系统与机器人控制器直接进行通信

通过这种集成方式，拾取位置、质量特征或状态信息等数据可以无需被迂回传输到机器人控制器，而是直接在机器人程序中进行处理。

通过扩展指令集或调整参数，就可以高效地执行动态传输拾取点、控制测试序列或灵活适应不断变化的生产条件等任务。直接集成可确保反应时间短以及过程可靠性高，还能为机器人智能自动化开辟新的应用潜能。

机器人控制器的命令集应进行扩展，以包含能够与视觉系统进行无缝交互的特定命令。其中包括但不限于：

  • 请求和接收拾取位置：
    机器人可向视觉系统请求特定坐标或拾取点，以便用于拾放任务。

  • 传输质量或检测结果：
    视觉系统可直接向机器人控制器发送检测结果或状态信息，以触发弹出故障组件等后续操作。

  • 启动和停止图像处理序列：
    机器人可根据当前的生产步骤，有针对性地触发或停止图像采集或评估过程。

  • 同步和触发功能：
    用于同步机器人运动和图像采集的命令，例如可用于在线检测或在运动中抓取物体。

参数调整可能影响以下方面：

  • 运行时参数：
    调整视觉系统中的阈值、公差或筛选器设置，以应对不同的产品版本或环境条件。

  • 抓取策略和工具参数
    根据视觉系统提供的物体数据，动态调整抓力、速度或工具类型。

  • 位置和路径修正：
    从图像处理中传输修正值，以精确执行机器人运动。

顺利集成的技巧

要成功地将机器视觉集成到机器人应用中，需要精心规划并关注技术细节。以下技巧将帮助您克服典型挑战，成功实施高效可靠的视觉方案：

  • 选择最适合您的机器人平台和应用要求的接口（例如REST API、OPC UA、制造商专用插件）。

  • 在项目初期就检查相机、视觉软件和机器人控制器的兼容性。

  • 使用现有的示例代码和模板，快速实现无差错集成。

  • 确保网络和通信参数配置正确，以保证数据传输稳定。

  • 留出充足时间进行整体视觉方案的测试和验证工作，尤其是针对复杂或高度注重安全性的应用。

  • 清晰记录接口和流程，以便进行维护和扩展。

只要有针对性地使用REST API或ROS等接口，并优化所有组件之间的相互协调能力，就能成功地将机器视觉和3D视觉集成到机器人控制器中。在选择合适的机器人接口时，应重点关注兼容性、实时性和可扩展性，以便实施精确而灵活的自动化视觉方案。
Martin Gramatke
Martin Gramatke
3D视觉产品经理

真实案例和使用实例

这些实例展示了机器视觉系统在机器人技术中的应用方式。分拣、拾放或质量控制等典型的应用说明了将机器视觉与机器人技术相结合所带来的优势。以下使用实例则说明了Basler相机和软件方案可以如何实现高效、灵活和可靠的自动化视觉方案。

总结

将机器视觉成功集成到机器人应用中，可以为精确、灵活和高效的自动化视觉方案提供新的应用潜能。REST API、OPC UA、ROS、gRPC或制造商专用插件等各种接口可让机器视觉系统与机器人控制器实现无缝通信。

3D视觉技术可提供决定性的优势，例如能够可靠地识别物体，以及动态适应复杂环境。拾放、箱盒取物和质量控制等实际案例表明，现代视觉方案在机器人技术中的应用非常高效。

项目成功的关键在于选择合适的接口并仔细规划集成细节，才能将图像处理和机器人技术出色地相结合，以满足现代生产环境的要求。

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