新兴的机器人和机器视觉3d视觉技术

机器人的新应用要求提高速度，并能够找到在移动传送带上随机放置的零件，堆叠在箱子里或托盘上。机器视觉系统正在与机器人配对，以帮助他们定位和处理这些零件。

通常，二维系统在视觉引导机器人(VGR)中工作良好。二维VGR系统可以在相对于机器人的平面上快速加工随机位置的零件。二维系统通常更容易实现，只需要一台数码相机和分析图像的软件。然而，三维VGR系统可以让机器人在所有三个维度上处理零件的位置。

三维视觉的应用

3d机器视觉是一个日益增长的趋势，它可以提供准确、实时的信息，以提高应用程序的性能。3-D机器视觉无论物体的位置如何都能探测到。因此，与仅二维机器人相比，机器人具有更大的灵活性和独立性。3d机器人视觉可以让机器知道物体是躺着、直立还是悬挂着。

拥有3d机器视觉的机器人无需重新编程就能完成各种任务。它们可以解释工作环境中意想不到的变量。3d视觉让机器人知道面前是什么，并做出正确的反应。三维成像目前被应用于计量、制导和缺陷分析系统。

3d视觉技术的类型

实现3-D机器视觉有不同的方法。主动技术，如飞行时间，使用主动光源提供距离信息。被动技术，如立体视觉，依赖于相机的数据，工作原理很像人类视觉系统的深度感知。

零件的三维信息是通过从两个不同的角度观察一个共同特征来获得的。为每个视点计算的距离返回X-Y-Z值。如果多个特征位于同一部件上，则可以计算三维方向。

3d立体视觉非常便宜。单个二维相机可以安装在机器人上，机器人可以将相机移动到两个不同的视角。立体视觉的主要缺点是，相机的每个“快照”只能定位一个部分。

飞行时间(TOF) 3-D传感器测量光从现场到阵列中的传感器所花费的时间。这种工作方式类似于像素在CCD或CMOS视觉传感器中的工作方式。利用该方法，从阵列中的每个传感器获取z轴信息，并创建点云。

发射光与接收光的相移提供了足够的信息来计算时间差。然后，通过将这些信息与光速的值相比较，计算出空间位置。TOF传感器通常提供较低的z分辨率，但帧速率要高得多。

本文最初发表于视觉在线．AIA是先进自动化协会(A3)的一部分，是CFE媒体的内容合作伙伴。由CFE媒体制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，cvavra@cfemedia.com．

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