視覺系統作為工業機器的智慧之眼，在工業自動化生產中涉足的領域越來越多，尤其在識別、檢測、測量等自動化生產環節廣泛應用。相較于人類視覺，機器視覺具有明顯的優勢：

精度高

  人類視覺是64灰度級，且對微小目標分辨力弱；機器視覺可顯著提高灰度級（可達256灰度級），同時可觀測微米級的目標；基于此優勢，在精密電子等領域的分揀環節普遍使用。

速度快

  人類是無法看清快速運動的目標的，機器快門時間則可達微秒級別。

穩定性與可靠性高

  機器視覺解決了人工不穩定且容易出錯的問題。比如人工目檢，是一個勞動非?？菰锴沂中量嗟男袠I，無論人怎樣仔細，都會發生比較高的漏檢率。但是機器視覺檢測設備則沒有疲勞問題，沒有情緒波動，在質控中可大大提升效果可控性。

信息的集成與留存

  人腦存儲信息的能力是十分有限的，而機器視覺獲得的信息量是全面且可追溯的，相關信息可以很方便的集成和留存。

而在移動機器人領域，通過融合視覺系統，又會擦出怎樣的火花呢？

實現3D避障

  一般的激光導航移動機器人產品，激光傳感器只能檢測到激光水平面的障礙，對于立體障礙難以檢測。在工廠復雜的使用環境中，遇到立體的障礙便會引發碰撞等不可預估的危險情況。

  仙知機器人在激光SLAM導航的基礎上，通過加載3D視覺傳感器，能對移動機器人運行通道上的立體障礙物進行檢測，如地面上的坑洞、凸起的障礙物等，并根據配置選擇停障或繞行，從而實現安全、高效運輸。

助力復合機器人實現智慧抓取

  以仙知機器人落地的某項目為例，由于用戶沒有MES系統，仙知通過在基于AMB的復合機器人搭載視覺識別系統，讓機器人能夠讀取用戶產線上顯示屏的數量信息，從而使機器人具備了和人一樣的觀察能力，引導機械臂實現了對產線物料的智慧抓取。

  通過基于AMB的復合機器人替代人工取貨與人力搬運，把工作人員從枯燥乏味的工作中解放出來，大大提高物流自動化與智能化的同時，降低了人工容易出錯的風險。

助力叉車進行精準取物

  由于在工廠生產中，人工擺放料架（料籠）或棧板總會存在不同程度的位置偏移，使用傳統的移動機器人產品，通常需要使用限位裝置來保證料架（料籠）、棧板位置擺放準確，傳統的機器人才能進行準確叉取。

  仙知機器人基于SRC的激光SLAM自動叉車，通過加載視覺識別傳感器，能對貨架（料籠）、棧板進行自主識別，從而實現精準取物?；谝曈X傳感器的穩定性與可靠性，即便人工擺放料架（料籠）或棧板位置輕度偏移，也不會影響機器人準確叉取貨物，這樣，省去了限位裝置的同時，大大提高了生產的靈活性。

  無論是3D避障、復合機器人智慧抓取，還是基于SRC的激光SLAM自動叉車精準取物，都利用機器視覺大大提升了物流運輸的效率和安全性。

  伴隨著科技的創新與進步，機器視覺在移動機器人領域還會有更多的應用空間與使用場景。在8月21日~8月22日即將舉行的“北京機器視覺助力智能制造創新發展大會”，仙知將作為演講嘉賓出席本次大會進行主題分享，現場介紹仙知機器人的技術優勢與一站式移動機器人解決方案，敬請關注。

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