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机器人视觉（Robot Vision）简介机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。
按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。
三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。
如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。
图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。
数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。
机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。
图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。
由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
机器视觉中的3D目标检测技术研究机器视觉技术的应用范围越来越广泛，包括自动驾驶、工业制造、人脸识别等领域。
其中，3D目标检测技术在现代工业制造和自动驾驶中具有重要意义。
本文将围绕机器视觉中的3D目标检测技术进行探讨研究。
一、3D目标检测技术概述3D目标检测是指从三维场景中检测某个目标的位置、姿态、形状和大小等信息。
与2D目标检测不同，3D目标检测可以获得目标的三维信息，能够更加准确地估计目标的位置和姿态。
3D目标检测应用广泛，包括机器人导航、自动驾驶、三维建模等领域。
二、3D目标检测技术的研究现状当前，国内外学者们围绕3D目标检测技术进行了大量研究，其中主要有以下几种方法：1.多视角视图法该方法通过多个视点对目标进行拍摄，并从多个角度得到目标的三维信息。
该方法具有较高的精度和鲁棒性，但成本较高，需要多个摄像头和较高的算力支持。
2.深度学习法深度学习法是当前比较流行的方法，通过深度学习算法识别目标。
其中，最为常见的就是基于卷积神经网络的方法。
该方法可以从大量的数据中学习目标物体的特征，从而识别目标，具有较高的准确性。
3.基于点云的方法基于点云的方法是当前比较先进的方法。
该方法通过激光雷达或深度相机获取目标点云数据，然后通过点云配准、剪切、滤波等处理方式提取目标特征，最终得到目标的三维信息。
三、3D目标检测技术的发展前景未来，3D目标检测技术在智能制造、自动驾驶和机器人导航等领域将得到广泛应用。
随着激光雷达的普及和成本的降低，基于点云的3D目标检测技术将会得到更加广泛的应用。
同时，随着深度学习算法的日趋成熟，基于深度学习的3D目标检测技术也将得到更好的发展。
总之，3D目标检测技术在机器视觉领域有着重要的地位，它在智能制造、自动驾驶和机器人导航等领域的应用也越来越广泛。
未来，随着技术的不断发展和完善，3D目标检测技术也必将实现更加精准、高效的检测。
机械工程前沿技术机械工程前沿技术机械工程是一门涵盖广泛的工程学科，它涵盖了从设计到生产再到维护的所有过程、方法和技术。
随着时代的发展，机械工程也在不断地进步和更新，出现了一系列的前沿技术，本文将针对机械工程前沿技术进行讲解。
1. 3D 打印3D打印技术是一种新兴的技术，它能够从数字模型创建三维实物。
与传统的制造方法相比，3D打印具有以下优势：（1）样品的快速制作。
使用3D打印技术，只需几小时就可以制作出样品，大大减少了制作时间和成本。
（2）生产任意形状的部件。
3D打印可以制造任意形状的零件，而不受传统制造工艺的约束。
（3）生产复杂组件。
3D打印可以制造非常复杂的组件，包括空洞部分和内部结构。
（4）生产成本低。
由于3D打印可以避免传统制造工艺中的大量废料和浪费，因此成本更低。
基于这些优势，3D打印已成为许多机械工程领域中不可或缺的技术，例如航空航天、医疗设备、汽车零部件等。
2.人工智能人工智能是一种能够模拟人类智能思维的技术。
它可以运用在机械工程领域中，提高产品的效率和稳定性。
以下是人工智能在机械工程领域中的应用：（1）机器人技术。
随着人工智能技术的发展，机器人可以在制造、组装和维护等众多领域中发挥作用。
利用人工智能，机器人可以更高效、更准确地执行任务，从而提高生产力。
（2）机器视觉。
利用计算机视觉和人工智能技术，机器可以自动分析、识别和检测产品缺陷，提高产品质量和稳定性。
（3）预测性维护。
利用人工智能技术，机械设备可以自动汇集和分析性能数据，预测设备故障，并实现自动维护，从而提高设备的可靠性和寿命。
3.物联网技术物联网技术表示设备和工具之间通过互联网进行通信和交互的技术。
在机械工程领域中，物联网技术可以实现以下功能：（1）设备远程监控。
利用物联网技术互联，设备的状态可以随时随地被监控，从而提高生产效率和寿命。
（2）自动化控制。
利用物联网技术，设备之间可以实现自动化控制，提高生产效率和可靠性。
（3）精细化控制。
视觉传感器几大技术要点：技术分类、技术实现和应用、选择技巧视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指：通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。
什么是视觉传感器？
视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源，主要由一个或者两个图形传感器组成，有时还要配以光投射器及其他辅助设备。
视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。
图像传感器可以使用激光扫描器、线阵和面阵CCD摄像机或者TV摄像机，也可以是最新出现的数字摄像机等。
视觉传感技术分类1、3D视觉传感技术3D视觉传感器具有广泛的用途，比如多媒体手机、网络摄像、数码相机、机器人视觉导航、汽车安全系统、生物医学像素分析、人机界面、虚拟现实、监控、工业检测、无线远距离传感、显微镜技术、天文观察、海洋自主导航、科学仪器等等。
这些不同的应用均是基于3D视觉图像传感器技术。
特别是3D影像技术在工业控制、汽车自主导航中具有急迫的应用。
2、智能视觉传感技术智能视觉传感技术下的智能视觉传感器也称智能相机，是近年来机器视觉领域发展最快的一项新技术。
智能相机是一个兼具图像采集、图像处理和信息传递功能的小型机器视觉系统，是一种嵌入式计算机视觉系统。
它将图像传感器、数字处理器、通讯模块和其他外设集成到一个单一的相机内，由于这种一体化的设计，可降低系统的复杂度，并提高可靠性。
同时系统尺寸大大缩小，拓宽了视觉技术的应用领域。
智能视觉传感器的易学、易用、易维护、安装方便，可在短期内构建起可靠而有效的视觉检测系统等优点使得这项技术得到飞速的发展。
前言工业制造业是一个国家综合实力的典型代表，我国是全球制造业第一大国，拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类*，是全世界唯一拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家。
但同时，制造业向高端化、智能化和绿色化转型仍然任重道远。
工业互联网，是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施，是工业应用模式和工业生态发展的重要平台，已成为支撑工业制造业转型的重要技术组成方案。
在工业互联网领域，加快核心技术产品攻关，如人工智能（AI）在工业领域的应用，将推动我国工业的数字化转型。
随着数字化时代的到来，制造业作为国家经济基础，正在加速向数字化、智能化的转变。
在制造业产品的生产过程中，涉及多种零部件的识别检测应用。
零部件产品种类众多、数量庞大、更新迭代快，对外观检测准确性、灵活性、成本管控等有强烈需求。
传统人工检测方式已经越来越难以适应企业数字化的发展诉求。
利用前沿的AI、物联网等新技术，可以提升整体工业质检的效率。
现阶段，工业AI质检解决方案，正在逐步融入制造业产品的生产流程中。
实时计算处理，统一网络、存储资源协同调度和优化，满足服务的低时延、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求，均需要通过标准化的方法，统一产业的需求。
目前行业中仍缺少体系化的工业AI质检标准，没有具体场景所对应的技术能力要求，从而影响产业生态的规模发展。
工业AI质检标准化研究报告，旨在分析工业AI 质检领域实际落地应用，总结归纳质检硬件设备、机器学习平台、运行监控软件、接口等方面标准化需求，提出应用实现的基本技术方向。
第1章工业AI质检在制造业中的应用第2章工业AI质检的标准化现状第3章工业AI质检标准化实施路径第4章工业AI质检的基本技术要求第5章工业AI质检标准化发展方向建议01 09 20 31 37编委会顾问鲁春丛 王宝友 王晞 吴运声 吴永坚 徐炎 杨鹏 徐樱丹主编朱浩 历明 张玉良 马戈 李艳霞 汪铖杰 黄小明 王川南 王亚彪 刘永 刘俊 龚星 常健 欧贫扶 黄渊 张磊 韦昭南 王剑武 邱毅龙显洋 杨抒含 黄中华 袁海龙 赵保名 黄强 张世维 张琳樑杨翠翠 李博 梅述家 代威 徐永太 黄超 刘海涛 李建慧 武杨 倪平 李赟 石竹君策划及支持周威 程力鑫 梁麗汶 周静静 刘科岐2. 工业AI质检技术在 宁德时代 动力电池 若干工序中的应用宁德时代新能源科技股份有限公司，是新能源创新科技公司，为全球新能源应用提供解决方案和服务。
项目背景
随着国内外疫情的爆发，如何快速的将“人工”转化成“智能”，成为了当下的热门话题之一。
一些还尚未实现智能制造的食品加工企业，因开工延期和人工延迟复工造成的人力不足、生产效率低下，导致生产能力大幅度下降，产线受到影响。
而许多引入机器视觉解决方案的企业，通过智能传感器引导机器人，实现了无人值守，将人力相关的损失降到了最低。
SSZN有着自主研发的高精度、速度快、稳定性好的3D线扫传感器，配合丰富的内置算法，以最大程度的提高效率并且提供可持续的高质量产品。
案例一、槟榔检测
槟榔3D图
槟榔实物图
案例二、奇趣蛋检测
奇趣蛋3D图
奇趣蛋3D图-细节
奇趣蛋实物图案例三、饼干检测
饼干3D图
饼干实物图
注：以上效果均为我司检测效果。
计算机视觉中的结构光三维重建技术，是一种基于光影变换的三维重建方法。
与传统的3D重建技术相比，结构光三维重建技术不仅可以重建高精度、高分辨率的三维模型，还可以快速地获取物体的形状、质感和颜色等属性信息，因此被广泛应用于机器人、计算机游戏、全息投影等领域。
一、结构光三维重建技术的基本原理结构光三维重建技术是一种基于特殊光源与物体表面的相互作用，通过记录光源与物体表面之间的光影变换来实现的。
这个过程分为三个步骤：1. 光源投射：结构光重建中光源的投射比较复杂，常用的方法有投影仪和激光扫描仪等。
投影仪通常使用投影的方式对物体表面进行照明，投映出不同的光场模式。
2. 物体反射：投射在物体表面上的光被反射，被反射的光会按照物体表面几何特征形成不同的光场模式。
3. 影像采集：通过比较物体表面反射光与未经过照射的背景光，便可以计算得出物体表面的形状、纹理和颜色等信息，从而实现三维模型的重建。
二、结构光三维重建技术的应用1. 3D扫描与模型重建：利用结构光三维重建技术可以快速地获取物体表面的几何和纹理信息，从而快速地创建高精度、高分辨率的三维模型。
2. 视觉导航与定位：通过结合机器学习和计算机视觉技术，可以将结构光三维重建技术应用于无人机、智能机器人等设备，实现室内、室外场景的自主导航和定位。
3. 虚拟现实与增强现实：结构光三维重建技术可以将现实场景转化为三维模型，从而为虚拟现实和增强现实技术提供支持。
三、结构光三维重建技术的优缺点1. 优点a. 准确性高：由于通过多次照射相同的物体表面，可以在不同条件下重复计算多次的反射光，从而得到更加准确的数据。
b. 适用范围广：不仅可以重建难以被机器视觉识别的物体，如黑色、玻璃等，还可以重建不规则、复杂的物体表面，如毛绒玩具、褶皱纹理等。
c. 处理速度快：传统的3D扫描技术需要耗费大量时间和人工进行后期处理和优化，而结构光涉及面积小，无需专业人员操作，成本低、效率高。
2. 缺点a. 精度受限：由于光线的折射、反射等因素的影响，结构光三维重建技术的精度还需要继续提高。
机器人三维视觉引导系统通用技术要求1范围本文件规定了机器人三维视觉引导系统的组成、功能要求和性能要求。
本文件适用于指导企业、高校、科研院所等相关机构开展机器人三维视觉引导系统的研发与应用。
2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB11291.1-2011工业环境用机器人安全要求第1部分：机器人GB/T33863.8-2017OPC统一架构第8部分：数据访问GB/T39005-2020工业机器人视觉集成系统通用技术要求GB/T40659—2021智能制造机器视觉在线检测系统通用要求T/SAITA001—2021人工智能计算机视觉系统测评规范3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
3.1三维视觉引导系统3D vision-guided system利用三维视觉技术引导机器人实现实时任务的系统。
3.2机器人robot具有两个或两个以上可编程的轴，以及一定程度的自主能力，可在其环境内运动以执行预期任务的执行机构。
[来源：GB/T12643—2013，2.6，有修改]3.3机械臂robotic arm具有模仿人类手臂功能并可完成各种作业的自动控制设备，通常具有多关节连接，可在平面或三维空间进行运动。
3.4末端执行器end effector为使机器人完成其任务而专门设计并安装在机械接口处的装置。
[来源：GB/T12643—2013，3.11]3.5准确率accuracy对于给定的数据集，正确识别的样本数占全部样本数的比率。
3.6成功率success rate任务执行成功的次数占任务执行总次数的比率。
3.7真实度trueness测试结果的预期值与真实值之间的接近程度。
3.8精确度precision在规定条件下，独立测试结果之间的一致性。
其取决于随机误差的分布，与真实值或指定值无关。
基于3D视觉的机器人无序抓取系统摘要：机器视觉因其具有适应性好、柔性强、非接触等特点，被广泛用于自动化生产线的工件尺寸检测、缺陷检测以及分拣中。
使用机器视觉进行测量并配合多关节机器人进行工件的分拣，可以提高作业效率，降低工人作业的劳动强度。
在自动化生产线中，零部件的抓取及安放，是一个非常重要的环节，也是目前自动化产线消耗人力最大的一个环节。
有些类型的工件，若使用机械振动分拣装置，不仅可靠性低，而且振动噪声非常巨大，严重影响工人的身体健康。
关键字：3D视觉；机器人；无序抓取系统0引言随着科技的进步与发展，人们对自动化领域提出了无人工厂，高精度装配等理念，这些理念的核心作用就是降低人工参与度。
而工业机器人的出现，一定程度上满足了人们对自动化行业提出的要求。
如今越来越多的工业机器人系统集成了视觉接口，利用视觉技术配合机械手实现目标物体的定位，分类，检测。
机器视觉的核心就是将相机采集的图像进行处理，提取图像的特征信息，来判断图像上层语义，进而替代人眼和人脑完成约定任务，甚至可以完成特殊环境下人眼无法完成的任务。
除此之外视觉技术还运用在虚拟现实，汽车导航，瑕疵检测等领域。
本文运用机械手与视觉技术的结合，将物料盒中的无序物料进行识别，定位，并引导机械手进行抓取，有序放入物料盒中。
1系统的硬件组成与搭建1）CCD相机：相机采用大华公司A3600MG18型号相机，使用千兆网卡与工控机通讯，安装在物料盒，来料盒上方，与机械人末端下方。
2）镜头：镜头采用日本COMPUTAＲ公司的25mm标准镜头。
3）计算机：采用研华公司的工控计算机，软件运行环境为Window10，VisualStudio2017C#，CPU：Inteli5-4800，RAM：12GB。
4）光源：光源采用上海愷威光电科技的LED环形光，此款源可以减少相机曝光时间，提高图像质量。
5）机器人：采用雅马哈YK500-600XGL四轴机械手。
该机械手末端重复精度可达到0.005mm，编程简单，采用TCP/IP协议与工控机通讯。
