具备视觉功能的机器人：利用附加感官来提高性能
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
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
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
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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