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机器人视觉存在的问题及研究方向
发表时间:2019-01-04 11:37

    机器人视觉系统经历了三代的发展,第一代机器人视觉的功能一般是按规定流程对图像进行处理并输出结果。这种系统一般由普通数字电路搭成,主要用于平板材料的缺陷检测。第二代机器人视觉系统一般由一台计算机,一个图像输入设备和结果输出硬件构成。视觉信息在机内以串行方式流动,有一定学习能力以适应各种新情况。第三代机器人视觉系统是目前国际上正在开发使用的系统。采用高速图像处理芯片,并行算法,具有高度的智能和普通的适应性,能模拟人的高度视觉功能。
    机器人视觉目前存在的主要问题:
    1、如何准确、高速(实时)地识别出目标。
    2、如何有效地构造和组织出可靠的识别算法,并且顺利地实现。这期待着高速的阵列处理单元,以及算法(如神经网络法、小波变换等算法)的新突破,这样就可以用极少的计算量高度地并行实现功能。
    3、实时性是一个难以解决的重要问题。图像采集速度较低以及图像处理需要较长时间给系统带来明显的时滞,此外视觉信息的引入也明显增大了系统的计算量,例如计算图像雅可比矩阵、估计深度信息等等。图像处理速度是影响视觉系统实时性的主要瓶颈之一。
    4、稳定性是所有控制系统首先考虑的问题,对于视觉控制系统,无论是基于位置、基于图像或者混合的视觉伺服方法都面临着如下问题:当初始点远离目标点时,如何保证系统的稳定性,即增大稳定区域和保证全局收敛;为了避免伺服失败,如何保证特征点始终处在视场内。
    机器人视觉应当进一步研究的问题:
    1、图像特征的选择问题。
    视觉伺服的性能密切依赖于所用的图像特征,特征的选择不仅要考虑识别的指标,还要考虑控制指标。从控制的观点看,用冗余特征可抑制噪声的影响,提高视觉伺服的性能,但又会给图像处理增加难度。因此如何选择性能最优的特征,如何处理特征以及如何评价特征,都是需要进一步研究的问题。针对任务有时可能需要从一套特征切换到另一套,可以考虑把全局特征与局部特征结合起来。
    2、结合计算机视觉及图像处理的研究成果,建立机器人视觉系统的专用软件库。
    3、加强系统的动态性能研究。目前的研究多集中于根据图像信息确定期望的机器人运动这一环节上,而对整个视觉伺服系统的动态性能缺乏研究。

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