导语：近年来，伴随着3D传感行业的迅猛发展，机器视觉迎来轰轰烈烈的第四次视觉革命。勃肯特机器人研究院团队，采用结构光相机配合自主研发的串并混联六轴机器人完成3D视觉相关检测项目，并即将投入实际应用阶段。
视觉升维迎来历史性的技术爆发，让其他三次视觉革命都略显黯然失色，第四次视觉革命最大的特点体现在机器直接从之前的2D平面“视界”进化到3D立体“视界”，刷脸支付、Face ID、VR、无人便利店、智能机器人等人工智能产品从实验室走向普罗大众身边，频频以“未来产品”姿态曝光，背后起到关键作用的黑科技便是3D视觉技术，已经成为人工智能界的新宠。
人类利用科技提升机器的视觉能力，模拟人的双眼，这听起来似乎没什么了不起。但是在商业应用中，3D视觉的影响力不亚于在亚马逊森林搅动风暴的蝴蝶，以目前火爆市场的支付宝刷脸支付为例，拿目前出货量最多的3D视觉代表性企业奥比中光来说，搭载了其3D结构光的刷脸支付产品，能够通过点阵投影仪把数万个光点投射到用户的面部，通过3D摄像头找到对应光点，再利用三角测量原理计算出光点的深度信息，从而达到3D面部识别的效果并完成支付。相比过去2D视觉的人脸识别，3D视觉能轻易识破平面照片或者视频等欺骗，让支付的安全性和便捷性得到革命性升级。同时在机器视觉技术的帮助下，刷脸支付能够带来更好的体验，大大降低安全隐患。
工业机器人领域获取外界物体三维信息的传感器主要有以下三种，传统RGB双目相机、结构光相机、TOF相机。通过3D视觉快速准确的对纸箱进行尺寸测量，完成物流行业随机尺寸纸箱的拆垛和码垛；在生产线上，多种型号的工件往往会被杂乱无章的堆放在料框里，同时这些工件的形状外观差异很大，通过3D视觉可准确获取料框内物体的三维轮廓特征信息，机器人可快速精准的完成多品类工件的分拣；在轻工行业，通过3D视觉获取物体的三维轮廓信息，可使机器人高速高精度完成涂胶、喷涂等相关工作。
▲ 三种主流三维信息获取设备
三种技术方案对比：
相机类型
RGB双目相机
结构光相机
TOF相机
测距方式
被动式
主动式
主动式
工作原理
RGB图像特征点匹配，三角测量间接计算
主动投射已知编码图案，提升特征匹配效果
根据光的飞行时间直接测量
测量精度
毫米级精度
毫米级精度
厘米级精度
测量范围
一般2米以内
一般10米以内
一般100米以内
影响因素
受光照和物体纹理影响较大，夜晚无法使用
不受光照和物体纹理影响，受反光影响
不受光照和物体纹理影响，受多重反射影响
工作环境
户外无影响
户外有影响
户外有影响
与3D视觉的立体成像相得益彰，混联六轴由3P-3R结构组成，即三自由度的并联机构与三自由度的串联机构组成，实现了6自由度更大空间的运行，在保持了原有并联机构特点之外，增加了拾取物品位姿随机、末端摆放自由灵活、理料与分拣双工艺结合的特点。运用3D相机完成立体物料的视觉信息捕捉后，机器人根据物料在三维空间内的位置与角度判断，解决了以往机器人只能进行平面抓取的弊端，可实现对堆叠来料的快速理料，同时也开拓了对不规则、不平整来料进行涂胶、注塑等工艺，丰富了更多应用场景。
▲ 勃肯特自主研发的串并混联六轴机器人
类似于传统2D视觉，首先对相机进行标定，采用Eye to hand的安装方式，在完成相机内参标定后，结合棋盘格对相机外参进行标定。外参数标定即确定相机与外界的平移和旋转关系。利用经典的ＡＸ＝ＸＢ齐次坐标求解方法，让机器人末端在棋盘格上移动多个位置，记录其坐标值，求出转换矩阵，完成相机标定。
▲ 勃肯特自主研发机器人控制器与结构光3D相机
然后对点云预处理，去除外界干扰产生的噪点后，通过对点云进行平面分割和目标提取，完成场景中目标物体的分割及其特征的提取。并且通过特定算法完成目标物体的位姿估计和优化，最终完成串并混联六轴机器人在3D视觉作用下对不同形状物体快速精准的分拣。
相机采集的原始图像
相机采集的深度图像
勃肯特机器人研究院团队成立2018年3月份，成员平均年龄26岁，其中硕士占比超过一半，在内部有“最高智商”团队之称。先后成功主导及参与完成“异型烟智能分拣码垛项目”、“并联6轴Stewart平台”、“镇江工厂智能信息化管理系统”、“统筹分拣”、“BeMotion 控制器”多个项目的算法研发。随着该项技术项目的成功落地，可以预见的是，勃肯特将凭借自己的“眼睛”配合串并混联六轴机器人不断探索客户的实际应用领域，提供更多高精度的解决处理方案，练就更符合客户需求的“金睛火眼”。
本文版权归原作者所有，同心智造网（www.hahakm.com）转载文章仅为传播更多信息之目的，如作者信息标记有误，请第一时间联系我们修改或删除，多谢。
