人類經(jīng)歷了三次工業(yè)革命

發(fā)明、創(chuàng)造各種機器

用以實現(xiàn)人難以實現(xiàn)的大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)

為人類創(chuàng)造財富

▲人類四次工業(yè)革命進程

而自第三次工業(yè)革命開始

人類逐漸開始發(fā)明一些機器和智能

用以取代人的勞動

比如計算機、機器人、傳感器等

1982年

美國創(chuàng)業(yè)公司Automatix

基于摩托羅拉68000微處理器開發(fā)了機器視覺系統(tǒng)

并首次應用于福特汽車裝配線

這是機器人與機器視覺的首次“握手”

開啟了“感知”機器人的先河

▲Automatix機器視覺系統(tǒng)裝備安川莫托曼機器人

在第四次工業(yè)革命的進程中

“機器代人”的革命全面爆發(fā)

多軸機器人、并聯(lián)機器人、SCARA、直角坐標機器人、移動機器人、仿生機器人等

各種類型的機器人以替代人的手、腳

以實現(xiàn)移動、搬運、裝配等執(zhí)行動作

（前期相關文章，點擊閱讀：仿生軟體機器人，加拿大剝螃蟹機器人）

機器視覺

以計算機與機器學習為基礎

以實現(xiàn)替代人的眼睛的功能 

并進一步給機器人以“火眼金睛”

甚至很大程度上決定著“機器代人”的進程

本篇文章重點探討的就是

“機器代人”過程中的機器視覺

簡單來說

機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷

機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品

(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)

將被攝取目標轉換成圖像信號

傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)

得到被攝目標的形態(tài)信息

根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息

轉變成數(shù)字化信號

圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征

進而根據(jù)判別的結果來控制現(xiàn)場的設備動作

▲機器視覺系統(tǒng)構成簡圖

廣義的機器視覺

根據(jù)光源不同

可分為：激光、紅外、視覺（可見光）

激光測量角度分辨率高

通常可以達到零點幾度

測距的精度也高

測量距離可以達到幾十米甚至上百米

但激光測量基于獨立的激光器

且結構復雜

成本高昂

一般用在比較重要的工業(yè)部位

▲德國米銥公司3D激光成像儀用以生成齒形的數(shù)字3D影像

▲德國Precitec公司SOUVIS5000用以監(jiān)控焊縫

紅外成像精度較激光測量精度低

且由于任何物體都可發(fā)出不同波長的紅外線

故易受環(huán)境干擾

但對于無可見光的情況

或高溫難以測量區(qū)域

可借助紅外熱成像進行材料質(zhì)量、溫度等物理量測量

▲美國FLIR熱成像相機幫助菲亞特汽車監(jiān)控涂膠質(zhì)量

▲美國FLUKE熱成像相機監(jiān)控高爐風口

從人類歷史上機器視覺與機器人的第一次“牽手”

至今已35年有余

第四次工業(yè)革命浪潮下

工業(yè)機器人推廣再掀高潮

機器視覺更成為工業(yè)生產(chǎn)與物流搬運自動化中機器人的“火眼金睛”

據(jù)權威統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示

全球工業(yè)機器人銷量中

半數(shù)機器人用于搬運應用

按照應用來分

占比前三的應用為搬運50%，焊接28%，組裝9%

配合工業(yè)機器人的應用

機器視覺則主要分為：

質(zhì)量保證和檢測、定位和引導、測量、識別

質(zhì)量保證和檢測

主要指檢測生產(chǎn)缺陷、各種表面缺陷、裝配缺陷、有毒環(huán)境、信息讀取、信息記錄、包裝錯誤、印刷錯誤、產(chǎn)品與設計不符等

定位和引導

通過視覺系統(tǒng)實時地了解工作環(huán)境的變化，相應調(diào)整動作，保證任務的正確完成

產(chǎn)品尺寸在線精確測量

各種幾何尺寸的測量，如長度、平行線、角度、圓度、不規(guī)則圖形、各種面積、裝配尺寸錯誤、裝配位置錯誤、尺寸及位置與設計圖是否相符等

機器識別

可以進行物流系統(tǒng)中復雜堆疊物體的識別和分揀，工業(yè)生產(chǎn)物料的異物提出等

　　在工業(yè)生產(chǎn)和物流搬運過程中

對于固定模式物體的抓取

工業(yè)機器人可以輕易并快速分揀

而對于復雜堆疊物體的識別和分揀

依然有90%以上通過人工方式完成

極大的限制了工業(yè)生產(chǎn)的效率

具體來看

機器人無序分揀實現(xiàn)的難題還包括：

• 工業(yè)常用的金屬、玻璃等材質(zhì)易引起強反光

• 工業(yè)工件一般無明顯的特征供識別

• 物體隨機擺放易導致物體重疊、遮擋、陰影和復雜背景

• 需適應可能存在的微光、黑暗、灰塵和油脂等惡劣工業(yè)環(huán)境等

　　面對廣泛存在的實用場景

工業(yè)機器人老牌強國德國和日本都有多家公司參與

連一貫以芯片、軟件、互聯(lián)網(wǎng)而為人稱道的硅谷

都有數(shù)家創(chuàng)業(yè)公司進入

一些物流企業(yè)也已經(jīng)進行了使用機器臂抓取貨品的演示

這里

我們介紹幾家典型的機器視覺創(chuàng)業(yè)公司

一.  美國硅谷Aquifi

于2011年

成立于加利福尼亞州的帕洛阿爾托市

那里是硅谷的核心地帶

由于很少出現(xiàn)在媒體報道中

它也被稱為硅谷最神秘的創(chuàng)企之一

Aquifi 主要致力于研究流體視覺技術

該技術結合了 3D 視覺和深度學習

在制造業(yè)和物流中與很大的潛在用途

在物流方面

Aquifi 的解決方案是使用 IIoT（工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）或手持 3D 視覺掃描儀

基于深度學習的方法實時查找箱子、物品或托盤尺寸

此外，它還能自動計數(shù)托盤中的箱子

進行快速準確的庫存盤點

在制造業(yè)中

Aquifi 的解決方案是檢查物體的形狀、顏色、配置和質(zhì)量等物理屬性

以全彩 3D 來進行掃描對象

實時 3D 模型重建

識別用于分類和打包的產(chǎn)品以及驗證標簽或定位缺陷

Aquifi 流體視覺系統(tǒng)架構共分為以下三個部分

即：3D傳感器、3D數(shù)據(jù)、3D深度學習

▲Aquifi流體視覺系統(tǒng)架構

二. 比利時Pickit 3d

Pickit 3d公司采用結構光成像原理

視覺系統(tǒng)由以下組件組成：

3D相機、處理器、Pickit 3D軟件及機器人和相機位置校準等

Pickit 3d相機可以在各種強光或啞光條件下

找到不同大小和材質(zhì)的重疊產(chǎn)品

它在甚至能在光強變化和光照條件差的情況下繼續(xù)工作

比如反光甚至是黑暗

Pickit 3d視覺系統(tǒng)主要應用于

機床上下料、抓取與裝配、拆垛、分揀等

▲Pickit 3d視覺應用

▲Pickit 3d視覺系統(tǒng)與優(yōu)傲機器人搭配機床上下料

三. 河南埃爾森

埃爾森成立于2014年

是國內(nèi)首家機器人3D視覺引導系統(tǒng)

針對散亂、無序堆放工件的3D識別與定位

可實現(xiàn)真正的柔性化工裝設計

該套系統(tǒng)通過3D快速成像技術

對物體表面輪廓數(shù)據(jù)進行掃描

形成點云數(shù)據(jù)

對點云數(shù)據(jù)進行智能分析處理

加以人工智能分析、機器人路徑自動規(guī)劃、自動防碰撞技術

計算出當前工件的實時坐標

并發(fā)送指令給機器人實現(xiàn)抓取定位的自動完成

▲埃爾森視覺系統(tǒng)與ABB機器人分揀抓取

四. 北京阿丘科技

阿丘科技成立于2016年

推出的產(chǎn)品有AQ-Insight 和 SmartPicker

AQ-Insight 是一款強大的面向工業(yè)在線質(zhì)量檢驗的機器視覺軟件平臺

融入了深度學習、機器學習算法

具備一定的自學習性和自適應性

能夠在復雜的工業(yè)缺陷檢測領域取得極其出色的檢驗效果

▲阿丘科技視覺系統(tǒng)AQ-Insight進行質(zhì)量檢測

SmartPicker是一款智能分揀系統(tǒng)

基于團隊核心的3D視覺技術和機器學習

通過對目標物體的識別和定位

實現(xiàn)工業(yè)機器人對復雜分揀環(huán)境處理能力

自動完成識別分揀的相關任務。

▲阿丘科技視覺系統(tǒng)SmartPicker引導物料搬運

　具體來說

這套系統(tǒng)可用于零件的分揀、上下料

未來可擴展至3C產(chǎn)品裝配等

針對不同應用場景，SmartPicker有高精度（0.05mm~0.1mm）和低精度（1mm~3mm）兩套產(chǎn)品方案

▲阿丘科技視覺系統(tǒng)SmartPicker引導優(yōu)傲機器人

當然

機器視覺不只成為新興創(chuàng)業(yè)公司的擁躉

老牌機器人、視覺公司也紛紛加碼

2016年

3D機器視覺市場的領軍企業(yè)之一

康耐視公司（Cognex）宣布收購EnShape和AQSense

這兩家公司專門從事3D機器視覺技術

毋庸置疑的是

隨著技術成本的下降以及應用市場的成熟

在未來3年內(nèi)

機器視覺是各國搶占智能市場的必爭之地

3D視覺或?qū)⑦M入“戰(zhàn)國時代”。