具备视觉功能的机器人:利用附加感官来提高性能
![看得见的机器人可以完成需要人类付出大量努力才能完成的任务。计算机视觉有助于扩大机器人的应用范围。](http://images-ctf.baslerweb.com/dg51pdwahxgw/40OW6OijjPQ9IQoKZENRlx/f727a503cb327abccd76fe2949f0bde9/VisionCampus_Robotic_Vision_1422x800px.webp?fm=webp&f=center&w=800&q=80&fit=pad)
![机器人利用机器视觉相机进行独立扫描](http://images-ctf.baslerweb.com/dg51pdwahxgw/1VKUpswgrVH3b30nVLwetH/84f17ffff3888f34578207e240dd8f61/VC_Robotic_Vision_01_2300px.webp?fm=webp&f=center&w=800&h=450&q=80&fit=pad)
凭借始终如一的精度和速度,机器人可以不知疲倦地全天候工作,以绝对的可靠性来执行单调的任务。根据欧洲EN 775标准的定义,机器人是指“可自动控制、重新编程、具有一定自由度的多用途处理设备”。近几十年来,机器人的性能不断增强。实践证明,在许多工业领域中,机器人是行之有效、经济实用的解决方案,因此机器人在全球各地的使用频率也在持续攀升。根据国际机器人联合会(International Federation of Robotics,简称IFR)发布的《世界机器人报告》,2018年全球共交付了42.2万台机器人,创纪录地达成了165亿美元的销售额。尽管IFR预计2019年的增长将稳定在2018年的水平,但据其预测,从2020年至2022年期间,机器人行业的年均增长率将高达12%。使用机器人的全球领先者是新加坡:2018年,每10,000名员工就拥有831台机器人。德国以每10,000名员工拥有338台机器人的成绩位居第三。因此,机器人技术在高度自动化中发挥着重要作用,这对于通过经济的方式生产各种商品至关重要,在高工资的国家/地区尤为如此。
发挥视觉力量,实现更多功能
![机械臂利用机器视觉为人类提供支持](http://images-ctf.baslerweb.com/dg51pdwahxgw/17ygt6cpnkDWgPKHf8yv4L/f7c220848852bdc9a1c828010b19b599/VC_Robotic_Vision_02_2300px.webp?fm=webp&f=center&w=800&h=450&q=80&fit=pad)
现代工业机器人通常配备一定数量的传感器,例如,可用于探测被抓取的部件,或在有碰撞危险时立即停止移动。但是,由传统传感器采集到的数据仅能提供有限的信息。如果系统可以提供图像处理功能,并采集和评估更多细节,则会具备明显的优势。通过结合视觉系统,并利用经评估的相机图像,机器人的决策能力会显著提高,可以灵活应对意外情况。这个优点对于快速增长的协作机器人(Cobot)领域尤为重要:为了与人直接合作,协作机器人没有屏蔽和保护装置。因此,预防安全事故,避免对工作人员的健康造成任何风险是首要工作。使用普通机器人可能会导致高成本和出现停工时间,例如当机器人因不正确的移动损坏了工件或其他自动化设备时。在这种情况下,相机系统可有助于提高集成机器人系统的可靠性。
除了能避免上述不理想的情况之外,具备“视觉”能力的机器人还可以提供许多其他优势:它们可实现更灵活的流程,因为经过评估的图像数据可用于精确地控制机器人的移动。如果不使用图像处理技术,当组件未能完全达到在机器人设计中预定的组件拾取位置,那么就连从定义位置拾取组件等简单的任务也会无法完成。在许多情况下,使用了视觉系统的增强机器人系统则不会出现这种问题:相机会为定位不准确的组件拍摄图像,随后的图像分析计算出组件与位置的偏差情况,然后将校正后的2D或3D拾取坐标发送给机器人的控制系统。在存在流程限制的情况下,此方法可确保机器人能可靠地拾取组件。拾取组件的终极挑战难题是机器人箱盒取物:机器人要在容器中拾取未分类的零件,这就需要借助精密的视觉系统。视觉系统负责探测下一个可拾取组件及其3D位置的精确规格,并将此信息发送给机器人。按当前的技术状况来看,如果不使用图像处理,在许多情况下都无法完成这项任务。
正确设置视觉系统至关重要
![配备机器视觉相机的机器人设置](http://images-ctf.baslerweb.com/dg51pdwahxgw/183Ubz0QB27kMFoRgwAXuV/65f3e9a117b9c5df95c27d08c1f0dfcc/VC_Robotic_Vision_3_Off_On_arm_V2__2_16_9.webp?fm=webp&f=bottom_right&w=800&h=450&q=80&fit=pad)
在特定的应用中,使用哪种图像处理系统来与机器人配合最理想,这要取决于几个因素。相机在系统中的位置是一个基本的判断标准:它可以固定安装在机器人单元上方(“离臂安装”),或直接装到机械臂上(“臂上安装”)。在第二种安装方式中,机器人的“视野”非常接近动作或夹具,这要求相机的重量要尽可能保持最低,在加速度和振动方面需要具备很强的耐受能力,并且布线设计良好,充分适用于机器人情景。
在开发“视觉”机器人之前,还必须回答一个基本问题,即传统工业相机或所谓的智能相机(或智慧相机)是不是适合该任务的更好选择。在智能相机中,采集的图像可以直接在相机内进行分析,而工业相机需要将图像传输到PC系统进行分析。因此,工业相机通常比智能相机具有更高的图像处理精度和速度。这两种架构优缺点各异,所以要综合考虑多方面的因素,例如:所需的精度、处理和移动速度、工业环境类型、视觉系统所需的保护等级、机器人的承重、首选的通信接口以及附加影响条件等等,才能知道哪个图像处理系统是相关应用的最佳解决方案。
然而,在机器人中成功运用视觉系统,相机并不是唯一决定性因素。在任何图像处理系统中,光源都是一项重要因素。只有按任务需求将光源调校到最佳状态,相机才可以采集到质量合格的图像,并随后提供可靠的分析结果。光学配件在图像采集中也发挥着重要的作用。在采用“臂上安装”结构的机器人视觉应用中,必须确保振动和加速度不会导致设置出现变化(如光圈改变等)。如果工作距离经常变化,自动对焦镜头可作为权宜之计。特别是在采用“臂上安装”的应用中,即使是视觉系统的布线也会对整个系统的稳定性产生重要的影响:由于机器人在不断地移动,应该使用特定的线材甚至是抗扭转抗弯折的拖链,保证通信始终畅顺。
复杂精妙的集成
![机器人分拣水果](http://images-ctf.baslerweb.com/dg51pdwahxgw/4GQlGFD4trpdWd5JjbxbFu/1d56693e3247d83343175544d043b232/VC_Robotic_Vision_Bin_Picking_05_2300px.webp?fm=webp&f=center&w=800&h=450&q=80&fit=pad)
除了要为“视觉”机器人选择出色的视觉硬件外,软件在系统的成本效益方面也起着关键作用。通常,机器人可能需要装配夹具和相机,有时甚至是光源系统,每种部件都会使用自有的控制器。因此,要整合涉及的所有子系统,在编程、控制方面以及保证各个层面的流畅通讯,都需要依靠复杂精妙的设计才能实现。在很大程度上,实施这些系统的总成本往往取决于开发工作的持续时间。所以,决定性因素在于能否利用市面已有的软件和兼容编程工具,并以最小的工作量来完成复杂的任务。
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