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    机器人视觉开发必须面对九大挑战

    2018-11-22
    电子技术应用
    关键词: 机器人 机器视觉

    机器人视觉解决方案是我们实现机器人视野的几大挑战。即便变得越来越简单易用,还是有一些棘手的问题。很多因素影响机器人在环境中的视觉,任务设置和工作场所。这里有9个总结出来的机器人视觉挑战。

     机器人.jpg

    挑战一:照明 

    如果有过在低光照下拍摄数码照片的经验,就会知道照明至关重要。糟糕的照明会毁掉一切。成像传感器不像人眼那样适应性强或敏感。如果照明类型错误,视觉传感器将无法可靠地检测到物体。 

    有各种克服照明挑战的方法。一种方法是将有源照明结合到视觉传感器本身中。其他解决方案包括使用红外照明,环境中的固定照明或使用其他形式的光的技术,例如激光。 

    挑战二:变形或铰接 

    球是用计算机视觉设置来检测的简单对象。你可能只是检测它的圆形轮廓,也许使用模板匹配算法。但是,如果球被压扁,它会改变形状,同样的方法将不再起作用。这是变形。它会导致一些机器人视觉技术相当大的问题。 

    铰接类似,是指由可移动关节引起的变形。例如,当您在肘部弯曲手臂时,手臂的形状会发生变化。各个链接(骨骼)保持相同的形状,但轮廓变形。由于许多视觉算法使用形状轮廓,因此清晰度使得物体识别更加困难。 

    挑战三:职位和方向 

    机器人视觉系统最常见的功能是检测已知物体的位置和方向。因此,大多数集成视觉解决方案通常都克服了这两者面临的挑战。 

    只要整个物体可以在摄像机图像内被查看,检测物体的位置通常是直截了当的。许多系统对于对象方向的变化也是强健的。但是,并不是所有的方向都是平等的。虽然检测沿一个轴旋转的物体是足够简单的,但是检测物体何时3D旋转则更为复杂。 

    挑战四:背景 

    图像的背景对物体检测的容易程度有很大的影响。想象一个极端的例子,对象被放置在一张纸上,在该纸上打印同一对象的图像。在这种情况下,机器人视觉设置可能不可能确定哪个是真实的物体。 

    完美的背景是空白的,并提供与检测到的物体良好的对比。它的确切属性将取决于正在使用的视觉检测算法。如果使用边缘检测器,那么背景不应该包含清晰的线条。背景的颜色和亮度也应该与物体的颜色和亮度不同。 

    挑战五:闭塞 

    遮挡意味着物体的一部分被遮住了。在前面的四个挑战中,整个对象出现在相机图像中。遮挡是不同的,因为部分对象丢失。视觉系统显然不能检测到图像中不存在的东西。 

    有各种各样的东西可能会导致遮挡,包括:其他物体,机器人的部分或相机的不良位置??朔诘驳姆椒ㄍǔI婕敖韵蟮目杉糠钟肫湟阎P徒衅ヅ?,并假定对象的隐藏部分存在。 

    挑战六:比例 

    在某些情况下,人眼很容易被尺度上的差异所欺骗?;魅耸泳跸低骋部赡鼙凰桥苛?。想象一下,你有两个完全相同的物体,只是一个比另一个大。想象一下,您正在使用固定的2D视觉设置,物体的大小决定了它与机器人的距离。如果您训练系统识别较小的物体,则会错误地检测到两个物体是相同的,并且较大的物体更接近相机。 

    尺度的另一个问题,也许不那么明显,就是像素值的问题。如果将机器人相机放置得很远,则图像中的对象将由较少的像素表示。当有更多的像素代表对象时,图像处理算法会更好地工作,但有一些例外。 

    挑战七:照相机放置 

    不正确的相机位置可能会导致以前出现过的任何问题,所以重要的是要正确使用它。尝试将照相机放置在光线充足的区域,以便在没有变形的情况下尽可能清楚地看到物体,尽可能靠近物体而不会造成遮挡。照相机和观看表面之间不应有干扰的背景或其他物体。 

    挑战八:运动 

    移动有时会导致计算机视觉设置出现问题,特别是在图像中出现模糊时。例如,这可能发生在快速移动的传送带上的物体上。数字成像传感器在短时间内捕获图像,但不会瞬间捕获整个图像。如果一个物体在捕捉过程中移动太快,将导致图像模糊。我们的眼睛可能不会注意到视频中的模糊,但算法会。当有清晰的静态图像时,机器人视觉效果最佳。 

    挑战九:期望 

    与视觉算法的技术方面相比,最后的挑战更多地涉及到您的视觉设置方法?;魅耸右懊媪俚淖畲筇粽街痪褪枪ぷ魅嗽倍杂谑泳跸低衬芴峁┦裁床磺惺导实钠谕?。通过确保期望符合技术的能力,您将从技术中获得最大收益。您可以通过确保员工接受关于视觉系统的教育来实现这一点。

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