行業新聞
機器視覺——提高機器人智能化水平的關鍵因素
日期：2018-07-09
來源：J9九游会中国
今年的“618”購物節，許多“剁手黨”都有這樣的體會：加入購物車、下單，手機才放下沒多久，就可開門收快遞了。為何今年的快遞送得格外快？據了解，在“618”購物期間，京東等商家除了強大的物流配送能力外，最重要的是在末端配送環節使用了智能配送機器人。如今，隨著技術的不斷發展，智能機器人被廣泛應用於工業生產、社會服務、家庭生活等領域。
近十年來，隨著資本大量進入以及商業推廣不斷深入，機器人領域的技術得到了飛速發展，被廣泛應用於各種製造、維護、修理、清理、清洗、保安、監護、運輸、導引、采摘等工作領域。其中，機器視覺是機器人發展的重要方向，是提高機器人智能化水平的關鍵因素之一，有助於實現機器人工作的自動化。
人類和動物獲取外界信息的最主要來源是眼睛。人們通過眼睛可得到被觀測物體的大小、形狀、顏色、位置等各種參數，以便大腦進行下一步判斷。智能機器人之所以能夠根據實際工作環境，自行判斷所要執行的功能並對外界做出反應性動作，最重要因素之一是感知環境。機器人感知環境通常依賴於各種接觸型以及非接觸型傳感器，機器視覺就是基於仿生的角度發展而來，比如模擬眼睛是通過視覺傳感器進行圖像采集，並在獲取之後由圖像處理係統進行圖像處理和識別。此外，具有機器視覺的機器人能夠及時感知外部環境的變化，並且方便智能機器人的控製係統做出相應調整，提高了機器人的靈活性和對外部環境變化的適應力。
根據測量設備的不同，機器視覺分為以下三種：
單目視覺技術，即安裝單個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年代就出現了視覺係統輔助機器人控製機械手進行生產的專利申請。另外，在上世紀80年代，專利申請公開了機器人能夠以視覺感知的方式沿規定的路徑移動。此後，單目視覺一直發展應用至今，廣泛應用於智能機器人領域。然而，由於該技術受限於較低圖像精度以及數據穩定性的問題，因此需要和超聲、紅外等其它類型傳感器共同工作。為了克服這些問題，人們在上世紀80年代研發出雙目視覺技術。
雙目視覺技術，是一種模擬人類雙眼處理環境信息的方式，通過兩個攝像機從外界采集一副或者多幅不同視角的圖像，從而建立被測物體的三維坐標。上世紀80年代，雙目視覺技術已應用於移動機器人導航此外，雙目視覺技術作為機器視覺研究的重點和方向，被廣泛應用於生產製造以及各領域中。從分類看，雙目視覺技術大致分為機械臂視覺控製、移動機器人視覺控製、無人機無人船視覺控製等方向。在機械臂視覺控製的焊接領域，雙目機器人能夠更好地滿足焊接起始位置的導引、焊縫跟蹤等功能在移動機器人視覺控製的掃地機器人領域，雙目視覺幫助設備自動采集、處理視覺和激光數據，並從多個不同目標中自動檢測感興趣的目標在無人機領域，雙目視覺能夠提高姿態解算算法的精度以及魯棒性和穩定性此外，雙目視覺技術還廣泛應用於農業采摘領域，比如幫助機械臂避障和果實定位然而，不可否認的是，雙目視覺技術還存在可視場景限製等問題。基於此，多目視覺技術應運而生。
多目視覺技術，是指采用了多個攝像機以減少盲區，降低錯誤檢測的機率。該技術主要用於物體的運動測量工作。在機械臂手眼協調方麵，多目視覺技術能夠克服物體捕捉的盲區，使機械臂進行抓取更加有效在工業機器人進行裝配領域，多目視覺也能夠精確識別和定位被測物體，進而提高裝配機器人的智能程度和定位精度。此外，多目視覺技術還可以采用模仿生物的視覺係統構造獲得更加清晰的圖像和較高的處理能力，並改善對物體的定位，比如仿蜥蜴仿蜘蛛等。
機器視覺在國外起步較早。相比而言，國內對智能機器人的視覺係統進行研究起於國家“八五”計劃期間，在2000年才把機器視覺應用於清潔機器人，並提交專利申請，比如判斷汙染物密集區以及識別漂浮物。進入21世紀，我國在相關領域的研發和專利申請有了顯著提升。從2003年至2010年，智能機器人涉及機器視覺領域的年專利申請量都在60件以下，而2011年、2012年的年專利申請量已經上升到100件左右。需要指出的是，從2012年開始，該領域的年專利申請量出現飛速增長，2017年的年專利申請量近700件。
截至2018年5月31日，我國智能機器人領域涉及機器視覺的專利申請共2600餘件，其中涉及雙目視覺技術的專利申請有300餘件，涉及多目視覺技術專利申請不足10件。該領域國內專利申請人主要有：成都萬先自動化科技有限責任公司，主要涉及機器視覺與多種其餘傳感器，比如超聲、紅外等配合來對環境進行識別；中國科學院自動化研究所在該領域的專利申請量次之，主要涉及機械臂視覺控製以及移動機器人導航方麵；緊隨其後的是上海交通大學，主要側重焊接機器人的視覺控製；沈陽新鬆機器人自動化股份有限公司主要在工業機器人的裝配以及服務機器人的追蹤導引領域進行了專利布局。
從以上分析可知，盡管我國在機器視覺技術領域起步較晚，但發展較為迅速。值得一提的是，國內申請人在機器視覺方麵的專利申請，集中在機器視覺各個領域的應用，而涉及機器視覺本身算法的專利申請不多。由於機器視覺本身涉及到圖像處理以及被測物體坐標的構建，因此，該領域核心技術除了攝像機的標定外，主要依賴於視覺定位算法來實現，而算法的優劣直接影響智能機器人的靈活性與可靠性。如此看來，國內在視覺定位算法方麵相對於跨國公司而言還存在一定差距。從長遠發展角度看，隨著集成電路、處理器技術的進一步發展，我國在雙目視覺技術領域還有非常大的潛力可挖，相關企業應加強該領域的研發和專利布局。
近十年來，隨著資本大量進入以及商業推廣不斷深入，機器人領域的技術得到了飛速發展，被廣泛應用於各種製造、維護、修理、清理、清洗、保安、監護、運輸、導引、采摘等工作領域。其中，機器視覺是機器人發展的重要方向，是提高機器人智能化水平的關鍵因素之一，有助於實現機器人工作的自動化。
人類和動物獲取外界信息的最主要來源是眼睛。人們通過眼睛可得到被觀測物體的大小、形狀、顏色、位置等各種參數，以便大腦進行下一步判斷。智能機器人之所以能夠根據實際工作環境，自行判斷所要執行的功能並對外界做出反應性動作，最重要因素之一是感知環境。機器人感知環境通常依賴於各種接觸型以及非接觸型傳感器，機器視覺就是基於仿生的角度發展而來，比如模擬眼睛是通過視覺傳感器進行圖像采集，並在獲取之後由圖像處理係統進行圖像處理和識別。此外，具有機器視覺的機器人能夠及時感知外部環境的變化，並且方便智能機器人的控製係統做出相應調整，提高了機器人的靈活性和對外部環境變化的適應力。
根據測量設備的不同，機器視覺分為以下三種：
單目視覺技術，即安裝單個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年代就出現了視覺係統輔助機器人控製機械手進行生產的專利申請。另外，在上世紀80年代，專利申請公開了機器人能夠以視覺感知的方式沿規定的路徑移動。此後，單目視覺一直發展應用至今，廣泛應用於智能機器人領域。然而，由於該技術受限於較低圖像精度以及數據穩定性的問題，因此需要和超聲、紅外等其它類型傳感器共同工作。為了克服這些問題，人們在上世紀80年代研發出雙目視覺技術。
雙目視覺技術，是一種模擬人類雙眼處理環境信息的方式，通過兩個攝像機從外界采集一副或者多幅不同視角的圖像，從而建立被測物體的三維坐標。上世紀80年代，雙目視覺技術已應用於移動機器人導航此外，雙目視覺技術作為機器視覺研究的重點和方向，被廣泛應用於生產製造以及各領域中。從分類看，雙目視覺技術大致分為機械臂視覺控製、移動機器人視覺控製、無人機無人船視覺控製等方向。在機械臂視覺控製的焊接領域，雙目機器人能夠更好地滿足焊接起始位置的導引、焊縫跟蹤等功能在移動機器人視覺控製的掃地機器人領域，雙目視覺幫助設備自動采集、處理視覺和激光數據，並從多個不同目標中自動檢測感興趣的目標在無人機領域，雙目視覺能夠提高姿態解算算法的精度以及魯棒性和穩定性此外，雙目視覺技術還廣泛應用於農業采摘領域，比如幫助機械臂避障和果實定位然而，不可否認的是，雙目視覺技術還存在可視場景限製等問題。基於此，多目視覺技術應運而生。
多目視覺技術，是指采用了多個攝像機以減少盲區，降低錯誤檢測的機率。該技術主要用於物體的運動測量工作。在機械臂手眼協調方麵，多目視覺技術能夠克服物體捕捉的盲區，使機械臂進行抓取更加有效在工業機器人進行裝配領域，多目視覺也能夠精確識別和定位被測物體，進而提高裝配機器人的智能程度和定位精度。此外，多目視覺技術還可以采用模仿生物的視覺係統構造獲得更加清晰的圖像和較高的處理能力，並改善對物體的定位，比如仿蜥蜴仿蜘蛛等。
機器視覺在國外起步較早。相比而言，國內對智能機器人的視覺係統進行研究起於國家“八五”計劃期間，在2000年才把機器視覺應用於清潔機器人，並提交專利申請，比如判斷汙染物密集區以及識別漂浮物。進入21世紀，我國在相關領域的研發和專利申請有了顯著提升。從2003年至2010年，智能機器人涉及機器視覺領域的年專利申請量都在60件以下，而2011年、2012年的年專利申請量已經上升到100件左右。需要指出的是，從2012年開始，該領域的年專利申請量出現飛速增長，2017年的年專利申請量近700件。
截至2018年5月31日，我國智能機器人領域涉及機器視覺的專利申請共2600餘件，其中涉及雙目視覺技術的專利申請有300餘件，涉及多目視覺技術專利申請不足10件。該領域國內專利申請人主要有：成都萬先自動化科技有限責任公司，主要涉及機器視覺與多種其餘傳感器，比如超聲、紅外等配合來對環境進行識別；中國科學院自動化研究所在該領域的專利申請量次之，主要涉及機械臂視覺控製以及移動機器人導航方麵；緊隨其後的是上海交通大學，主要側重焊接機器人的視覺控製；沈陽新鬆機器人自動化股份有限公司主要在工業機器人的裝配以及服務機器人的追蹤導引領域進行了專利布局。
從以上分析可知，盡管我國在機器視覺技術領域起步較晚，但發展較為迅速。值得一提的是，國內申請人在機器視覺方麵的專利申請，集中在機器視覺各個領域的應用，而涉及機器視覺本身算法的專利申請不多。由於機器視覺本身涉及到圖像處理以及被測物體坐標的構建，因此，該領域核心技術除了攝像機的標定外，主要依賴於視覺定位算法來實現，而算法的優劣直接影響智能機器人的靈活性與可靠性。如此看來，國內在視覺定位算法方麵相對於跨國公司而言還存在一定差距。從長遠發展角度看，隨著集成電路、處理器技術的進一步發展，我國在雙目視覺技術領域還有非常大的潛力可挖，相關企業應加強該領域的研發和專利布局。
