提高(gāo)機器人(rén)智能化(huà)水(shuǐ)平的(de)關鍵因素；
機器視覺是機器人(rén)發展的(de)重要方向，是提高(gāo)機器人(rén)智能化(huà)水(shuǐ)平的(de)關鍵因素之一，有助于實現機器人(rén)工作的(de)自動化(huà)。

根據測量設備的(de)不同，機器視覺分(fēn)爲以下(xià)三種：

單目視覺技術，即安裝單個(gè)攝像機進行圖像采集，一般隻能獲取到二維圖像。早在上世紀70年代就出現了(le)視覺系統輔助機器人(rén)控制機械手進行生産的(de)專利申請（DE2637686A1）。另外，在上世紀80年代，專利申請（US4754402A）公開了(le)機器人(rén)能夠以視覺感知的(de)方式沿規定的(de)路徑移動。此後，單目視覺一直發展應用(yòng)至今，廣泛應用(yòng)于智能機器人(rén)領域。然而，由于該技術受限于較低圖像精度以及數據穩定性的(de)問題，因此需要和(hé)超聲、紅外等其它類型傳感器共同工作。爲了(le)克服這(zhè)些問題，人(rén)們在上世紀80年代研發出雙目視覺技術。

雙目視覺技術，是一種模拟人(rén)類雙眼處理(lǐ)環境信息的(de)方式，通(tōng)過兩個(gè)攝像機從外界采集一副或者多(duō)幅不同視角的(de)圖像，從而建立被測物(wù)體的(de)三維坐(zuò)标。上世紀80年代，雙目視覺技術已應用(yòng)于移動機器人(rén)導航此外，雙目視覺技術作爲機器視覺研究的(de)重點和(hé)方向，被廣泛應用(yòng)于生産制造以及各領域中。從分(fēn)類看，雙目視覺技術大(dà)緻分(fēn)爲機械臂視覺控制、移動機器人(rén)視覺控制、無人(rén)機無人(rén)船視覺控制等方向。在機械臂視覺控制的(de)焊接領域，雙目機器人(rén)能夠更好地滿足焊接起始位置的(de)導引、焊縫跟蹤等功能在移動機器人(rén)視覺控制的(de)掃地機器人(rén)領域，雙目視覺幫助設備自動采集、處理(lǐ)視覺和(hé)激光(guāng)數據，并從多(duō)個(gè)不同目标中自動檢測感興趣的(de)目标在無人(rén)機領域，雙目視覺能夠提高(gāo)姿态解算(suàn)算(suàn)法的(de)精度以及魯棒性和(hé)穩定性此外，雙目視覺技術還(hái)廣泛應用(yòng)于農業采摘領域，比如幫助機械臂避障和(hé)果實定位然而，不可(kě)否認的(de)是，雙目視覺技術還(hái)存在可(kě)視場(chǎng)景限制等問題。基于此，多(duō)目視覺技術應運而生。
多(duō)目視覺技術，是指采用(yòng)了(le)多(duō)個(gè)攝像機以減少盲區(qū)，降低錯誤檢測的(de)機率。該技術主要用(yòng)于物(wù)體的(de)運動測量工作。在機械臂手眼協調方面，多(duō)目視覺技術能夠克服物(wù)體捕捉的(de)盲區(qū)，使機械臂進行抓取更加有效在工業機器人(rén)進行裝配領域，多(duō)目視覺也(yě)能夠精确識别和(hé)定位被測物(wù)體，進而提高(gāo)裝配機器人(rén)的(de)智能程度和(hé)定位精度。此外，多(duō)目視覺技術還(hái)可(kě)以采用(yòng)模仿生物(wù)的(de)視覺系統構造獲得(de)更加清晰的(de)圖像和(hé)較高(gāo)的(de)處理(lǐ)能力，并改善對(duì)物(wù)體的(de)定位，比如仿蜥蜴仿蜘蛛等。
 機器視覺在國外起步較早。相比而言，國内對(duì)智能機器人(rén)的(de)視覺系統進行研究起于國家“八五”計劃期間，在2000年才把機器視覺應用(yòng)于清潔機器人(rén)，并提交專利申請，比如判斷污染物(wù)密集區(qū)以及識别漂浮物(wù)。進入21世紀，我國在相關領域的(de)研發和(hé)專利申請有了(le)顯著提升。從2003年至2010年，智能機器人(rén)涉及機器視覺領域的(de)年專利申請量都在60件以下(xià)，而2011年、2012年的(de)年專利申請量已經上升到100件左右。需要指出的(de)是，從2012年開始，該領域的(de)年專利申請量出現飛(fēi)速增長(cháng)，2017年的(de)年專利申請量近700件。
 
截至2018年5月(yuè)31日，我國智能機器人(rén)領域涉及機器視覺的(de)專利申請共2600餘件，其中涉及雙目視覺技術的(de)專利申請有300餘件，涉及多(duō)目視覺技術專利申請不足10件。該領域國内專利申請人(rén)主要有：成都萬先自動化(huà)科技有限責任公司，主要涉及機器視覺與多(duō)種其餘傳感器，比如超聲、紅外等配合來(lái)對(duì)環境進行識别；中國科學院自動化(huà)研究所在該領域的(de)專利申請量次之，主要涉及機械臂視覺控制以及移動機器人(rén)導航方面；緊随其後的(de)是上海交通(tōng)大(dà)學，主要側重焊接機器人(rén)的(de)視覺控制；沈陽新松機器人(rén)自動化(huà)股份有限公司主要在工業機器人(rén)的(de)裝配以及服務機器人(rén)的(de)追蹤導引領域進行了(le)專利布局。

值得(de)一提的(de)是，國内申請人(rén)在機器視覺方面的(de)專利申請，集中在機器視覺各個(gè)領域的(de)應用(yòng)，而涉及機器視覺本身算(suàn)法的(de)專利申請不多(duō)。由于機器視覺本身涉及到圖像處理(lǐ)以及被測物(wù)體坐(zuò)标的(de)構建，因此，該領域核心技術除了(le)攝像機的(de)标定外，主要依賴于視覺定位算(suàn)法來(lái)實現，而算(suàn)法的(de)優劣直接影(yǐng)響智能機器人(rén)的(de)靈活性與可(kě)靠性。如此看來(lái)，國内在視覺定位算(suàn)法方面相對(duì)于跨國公司而言還(hái)存在一定差距。從長(cháng)遠(yuǎn)發展角度看，随著(zhe)集成電路、處理(lǐ)器技術的(de)進一步發展，我國在雙目視覺技術領域還(hái)有非常大(dà)的(de)潛力可(kě)挖，相關企業應加強該領域的(de)研發和(hé)專利布局。

機器人(rén)視覺存在的(de)問題和(hé)需要研究的(de)方向；

機器人(rén)視覺目前存在的(de)主要問題

1、如何準确、高(gāo)速（實時(shí)）地識别出目标。

2、如何有效地構造和(hé)組織出可(kě)靠的(de)識别算(suàn)法，并且順利地實現。這(zhè)期待著(zhe)高(gāo)速的(de)陣列處理(lǐ)單元，以及算(suàn)法（如神經網絡法、小波變換等算(suàn)法）的(de)新突破，這(zhè)樣就可(kě)以用(yòng)極少的(de)計算(suàn)量高(gāo)度地并行實現功能。

3、實時(shí)性是一個(gè)難以解決的(de)重要問題。圖像采集速度較低以及圖像處理(lǐ)需要較長(cháng)時(shí)間給系統帶來(lái)明(míng)顯的(de)時(shí)滞，此外視覺信息的(de)引入也(yě)明(míng)顯增大(dà)了(le)系統的(de)計算(suàn)量，例如計算(suàn)圖像雅可(kě)比矩陣、估計深度信息等等。圖像處理(lǐ)速度是影(yǐng)響視覺系統實時(shí)性的(de)主要瓶頸之一。

4、穩定性是所有控制系統首先考慮的(de)問題，對(duì)于視覺控制系統，無論是基于位置、基于圖像或者混合的(de)視覺伺服方法都面臨著(zhe)如下(xià)問題：當初始點遠(yuǎn)離目标點時(shí)，如何保證系統的(de)穩定性，即增大(dà)穩定區(qū)域和(hé)保證全局收斂；爲了(le)避免伺服失敗，如何保證特征點始終處在視場(chǎng)内。

機器人(rén)視覺應當進一步研究的(de)問題；

1、圖像特征的(de)選擇問題。

視覺伺服的(de)性能密切依賴于所用(yòng)的(de)圖像特征，特征的(de)選擇不僅要考慮識别的(de)指标，還(hái)要考慮控制指标。從控制的(de)觀點看，用(yòng)冗餘特征可(kě)抑制噪聲的(de)影(yǐng)響，提高(gāo)視覺伺服的(de)性能，但又會給圖像處理(lǐ)增加難度。因此如何選擇性能最優的(de)特征，如何處理(lǐ)特征以及如何評價特征，都是需要進一步研究的(de)問題。針對(duì)任務有時(shí)可(kě)能需要從一套特征切換到另一套，可(kě)以考慮把全局特征與局部特征結合起來(lái)。

2、結合計算(suàn)機視覺及圖像處理(lǐ)的(de)研究成果，建立機器人(rén)視覺系統的(de)專用(yòng)軟件庫。

3、加強系統的(de)動态性能研究。目前的(de)研究多(duō)集中于根據圖像信息确定期望的(de)機器人(rén)運動這(zhè)一環節上，而對(duì)整個(gè)視覺伺服系統的(de)動态性能缺乏研究。

4、利用(yòng)智能技術的(de)成果。

5、利用(yòng)主動視覺的(de)成果。

主動視覺是當今計算(suàn)機視覺和(hé)機器人(rén)視覺研究領域中的(de)一個(gè)熱(rè)門課題。它強調的(de)是視覺系統與其所處環境之間的(de)交互作用(yòng)能力。與傳統的(de)通(tōng)用(yòng)視覺不同，主動視覺強調兩點，一是認爲視覺系統應具有主動感知的(de)能力，二是認爲視覺系統應基于一定的(de)任務（TaskDirected）或目的(de)，主動視覺認爲在視覺信息獲取過程中，應更主動地調整攝像機的(de)參數，如方向、焦距、孔徑等并能使攝像機迅速對(duì)準感興趣的(de)物(wù)體。

責任編輯：中山網站建設
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