机器人视觉技术

付旭程

摘要 进入21世纪以来，机器人就在人类生产生活的各个领域被广泛地应用，在日常生活中有服务机器人、娱乐机器人、扫地机器人，在工业应用中也有机器人代替人类进行搬运、焊接、切割等重复性枯燥的工作，大大降低了人工成本和危险系数。和人类依靠双眼获取外界环境的图像信息一样，机器人想获得周围环境的情况必须依靠其“双眼”

机器视觉系统。机器人的机器视觉技术依靠摄像头、视觉传感器、红外传感器等部件获取特定的图像信息后，经过计算机的处理，得到机器人可以识别的信息，从而指挥机器人的后续行动。本文从机器人感知系统讲起，深入分析了机器视觉技术的组成、原理和应用，并展望了机器人视觉技术的未来。

【关键词】机器人 机器视觉 图像处理

1 机器人感知系统

1.1 机器人感知体系简介

机器人作为集合机械系统、电气系统、感知系统、控制系统、计算机系统等为一体的高端机电设备，其复杂程度较高，在研究、设计和制造的过程一般分为以上多个子系统分别进行。感知系统在整个机器人系统中占据着重要的位置，相当于人类的“感觉”系统。类似人类依靠眼睛的视觉、耳朵的听觉、鼻子的嗅觉等，机器人完成各种复杂的工作同样离不开各种各样的感知设备。机器人感知系统的功能可以用机器人抓举物体的相关过程来描述：

（1）机器人首先通过自身的距离传感器和视觉系统获取工件的三维位置、姿态、与抓手的距离等物理量，从而制定出抓取的路径、角度、力度等策略。

（2）机器人利用其手部的接近觉传感器，接近工件，并跟踪工件表面，确定抓取位置。

（3）机器人通过手部的触觉传感器（压力）来控制手部的夹力，确保稳定地夹持物体。

（4）利用传感器信息的处理，合理规划路径，将机器人移动到另一工件处，在移动的过程中通常还要调用视觉传感器的信息来实时修正机器人的运动轨迹，保证精确到达指定位置。

（5）机器人将工件装入合适的位置，最后压力传感器确认是否完成装配作业。

各种机器人创造的初衷是用来代替人来进行各种复杂枯燥的工作，所以其很多特性都类似我们人类。机器人想要执行各种各样的任务就必须对自身周围环境有精确的了解，并且对自己所要处理的对象了如指掌，同时其也要实时接收来自操作者的各种命令，所以赋予其强大的感知功能是必须的，这种能力就是机器人传感器系统提供的。机器人传感器系统与其他传感器系统不同，它不仅要有检测和测量状态信息的能力，而且它还要处理采集到的信息，并根据采集到的信息对外部采取行动，因此它应有很强的实时采集和处理信息的能力。如果获取的信息不够，传感器系统应主动地有意采集为达到目标所需的信息。机器人分传感器可以分为距离、光线、温度、视觉、声波、红外线等传感器，各种传感器检测不同的物理量，例如距离传感器获取距离和位置信息，温度传感器检测温度高低，声波传感器捕捉周围环境的声音，各个传感器通力配合、缺一不可，共同构成了机器人的传感器系统。理论上人类的各种感觉都可以通过传感器所模仿，这为高度拟人机器人的产生提供了坚实的基础。一台智能机器人的传感器如图2所示。

l.2 机器人视觉技术简介

视觉器官是人体最重要的感觉器官，据统计，人从外界所获得的信息有80%来自眼睛，因此在机器人研究的一开始，人们就希望能够给机器人装上“眼睛”，使它具有视觉功能。如果想要赋予机器人较高的智能，离开视觉系统是无法做到的，如常见的抓举机器人要求识别需要抓举的工件，移动机器人要识别周围的道路和障碍物，这种能力都是机器视觉赋予的。机器视觉是指使用机器代替人类视觉来进行物体和环境识别的技术，它主要指利用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像或圖像序列中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。

2 机器人视觉系统的组成

机器人的视觉传感系统需要处理三维图像，不仅需要了解物体的大小和形状，还要知道物体之间的关系，因而与文字或图像识别有根本的区别。为了实现这一目标，要克服很多困难，由于视觉图像传感器只能获得二维图像，从不同角度上看同一物体，会得到不同的图像;照明条件的不同，得到图像的明暗程度与分布情况也会不同;实际的物体虽然互相并不重叠，但从某一角度上看，却得到重叠的图像。为了解决这些问题，模拟人类视觉的原理，机器人视觉系统一般由以下几个过程组成：

首先机器人得到识别物体的指令后，先控制光源向物体投射一定量的光线，物体反射的光线通过镜头进入摄像机成像，摄像机得到图像信息后传递给图像采集卡，图像采集卡将图像信息转换为数字或者模拟信号传递给计算机，计算机对信号经过处理之后判断出下一步的执行动作，通过输入/输出端口传递指令给控制机构，指挥机器人的下一步动作。整个机器人视觉系统的工作过程和人眼的工作过程类似，镜头相当于人眼的晶状体，摄像机相当于人眼的视网膜，图像采集卡相当于视觉神经，而计算机则相当于人类的大脑。在机器人视觉系统的运行过程中，以下几种硬件是最为关键的：

2.1 摄像机和图像传感器

摄像机是图像的感应单元，是获取图像的关键设备。在早期一般通过传统胶片照相机代替摄像机，但是这种图像采集模式非常低效，随着数字图像处理技术的进步，数码摄像机逐渐取代了传统摄像机。近年来开发了CCD（电荷耦合器件）和MOS（金属氧化物半导体器件）等固体视觉传感器。摄像机搭配固体视觉传感器，特别是CCD图像传感器，具有体积小、质量小、余辉小等优点，因此应用日趋广泛。目前已有将双CCD视觉传感器集成在灵巧手爪上的机器人系统，视觉传感器捕捉到的每个像素都含有距离信息的图像，称之为三维视觉图像。

2.2 图像采集卡

图像采集卡是将摄像机所捕捉的图像信息进行处理和存储的设备，其可对图像采集单元的图像数据进行实时的存储，并在图像处理软件的支持下进行图像处理。图像处理系统可由FPGA或DSP等高速数字处理器件来完成图像处理，用户可在PC机上离线编写C语言或汇编应用程序，或通过模块设计的专用软件设计检测软件，并在PC机上调试成功后下载到视觉传感器中。

2.3 控制装置和光源控制器

机器人的视觉系统直接把景物转化成图像输入信号，类似于人眼成像原理，光源足够的情况下才能清楚地看见物体，因此取景部分应当能根据具体的情况自动调节光源的亮度和光圈的焦点，以便得到高质量且清晰图像，一般通过调整以下几个过程实现：

（1）焦点能自动对准被观测的物体，也就是自动对焦;

（2）根据光线强弱自动调节光圈，也就是自动亮度调整;

（3）自动转动摄像机，使被观测物体位于视野的中央;

（4）调节光源的方向和强度，使目标物体观测得更清楚。

2.4 计算机处理系统

由视觉传感器得到的图像信息要用计算机存储、处理和识别，根据各种目的输出处理后的结果。在早期，由于微型计算机的内存容量太小，价格也较高，因此往往另加一个图像存储器来储存图像数据。现在除了某些大规模视觉系统之外，一般都使用微型計算机或小型计算机，即使是微型计算机，也能够用内存来存储图像了。为了存储图像，可以使用硬盘或其他储存设备。在图像的显示方面，除了显示器上输出图形之外，还可以用打印机或绘图机来输出图形。

硬件只是视觉系统的基础，想要实现若干视觉功能，图像处理软件也是不可或缺的。在机器视觉系统中，硬件捕捉的图像需要经过软件的处理才能得到最终的结果，这个图像处理过程主要依赖于图像处理软件，一般包括图像的增强、平滑、分割、特征提取、识别与理解等功能。同时，视觉软件系统类似电脑的操作系统，可以不断更新换代从而适应各种应用环境。

3 机器人视觉技术的应用和未来

机器人的视觉系统凭借其高精度、高可靠性和高集成度被广泛地应用于各种机器人设备中，就其实现的功能来看，主要有以下几种：

3.1 视觉定位

机器人在执行任务过程中必须知道自己的位置，对位置较为敏感的有扫地机器人、抓举机器人等，视觉定位系统首先会捕捉一些关键点信息和对应距离信息，然后通过自身的软件系统计算出自身的位置，以便进行下一步操作。

3.2 零件识别

在一些工业流水线操作中，需要对工件的形状和尺寸进行辨识，一方面机器人视觉系统可以通过视觉测量技术得出关键性的长度、面积、周长等;另一方面，其也可以提取出工件的一些特征，例如孔洞、尖角、凹陷、凸起等。

3.3 移动机器人的导航

移动机器人或自动驾驶汽车中的视觉系统，能够根据路标确定前进的方向，识别前进道路上的障碍物，并绕行。

随着图像处理技术和计算机技术的不断进步，机器人视觉技术也在不断地发展和完善之中，但是目前的机器人视觉技术还有很多短板，例如视觉定位的准确性和实时性不足，精度还有待提高，没有满足各种工业应用的通用性解决方案，这也限制了机器人视觉技术的大规模应用。机器人的智能程度对视觉技术的依赖程度很高，目前一些足球机器人、服务机器人尤其对视觉定位的精度有很高的要求。但是目前高端视觉系统只能做到毫米级定位，普通的机器人只能达到厘米级定位，在精度上还有很大的发展空间。另外，在视觉系统的配套上还存在缺陷，视觉系统的输出能否提供更多的用途，这对于丰富机器人的功能有着巨大的意义，在这方面还值得研究者持续探索。

参考文献

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