施努卡：机器视觉定位技术 机器视觉定位原理

如今，我们的身边已然充斥着各种类型的机器人，在制造、运输、生活等各领域起着非常重要的作用。比如机器人代步车，扫地机器人等。而让这些机器人拥有一双“智慧”双眼的正是机器视觉技术，得益于机器人产业的规划发展，机器视觉技术的应用就有非常广阔的空间。

机器视觉的定义 机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉基于仿生的角度发展而来，比如模拟眼睛是通过视觉传感器进行图像采集，并在获取之后由图像处理系统进行图像处理和识别。

机器视觉主要分为三类：

单目视觉技术，即安装单个摄像机进行图像采集，一般只能获取到二维图像。单目视觉广泛应用于智能机器人领域。然而，由于该技术受限于较低图像精度以及数据稳定性的问题，因此需要和超声、红外等其它类型传感器共同工作。

双目视觉技术，是一种模拟人类双眼处理环境信息的方式，通过两个摄像机从外界采集一副或者多幅不同视角的图像，从而建立被测物体的三维坐标。双目视觉技术大致分为机械臂视觉控制、移动机器人视觉控制、无人机无人船视觉控制等方向。

多目视觉技术，是指采用了多个摄像机以减少盲区，降低错误检测的机率。该技术主要用于物体的运动测量工作。在机械臂手眼协调方面，多目视觉技术能够克服物体捕捉的盲区，使机械臂进行抓取更加有效。在工业机器人进行装配领域，多目视觉也能够精确识别和定位被测物体，进而提高装配机器人的智能程度和定位精度。

机器视觉的应用

机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：

⒈ 检测：又可分为高精度定量检测(例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量)和不用量器的定性或半定量检测(例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测)。

⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上(即料斗拣取问题)。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。

此外还有自动光学检查，人脸识别，无人驾驶汽车，产品质量等级分类，印刷品质量自动化检测，文字识别，纹理识别，追踪定位。机器视觉技术的应用取代了人工分拣快递，大大提高了效率。除此之外，机器视觉技术还可以让机械手臂拥有3D视觉能力，依靠视觉导引、定位，夹取产品。并且在汽车制造、医疗等领域也使用机器视觉系统进行测量和检测。

随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。

机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。