公司動態
發布時間:
2017
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02
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每個機器人的形態、大小、樣貌都不一樣，這需要根據具體的應用場景進行分析和設計。但是無論是哪種形態的機器人，基本上都會嵌入視覺系統，用于感知周圍的環境，然后通過反饋的信息規劃機器人的動作。香港中文大學天石機器人研究所所長劉云輝教授自本科起就從事機器人研究，至今已經有數十年的研發經驗。在 ACT Lab 和深圳灣聯合舉辦的“機器人控制系統和視覺的融合”活動中，劉云輝教授向慕名而來的創業者們分享了自己在機器人領域的所思所得。我灣梳理了本次演講的重點和要點，帶領讀者了解機器視覺領域最前沿的研究課題。三維視覺技術大有可為實時三維視覺技術應用廣泛，在機器控制、物件抓取和人機交互等技術領域，都不能脫離實時三維視覺技術。正因如此，該技術有著巨大的商業潛力。據報道，預計 2020 年，全球 3D 成像系統市場預計能達到 536 億人民幣，年度復合增長率 39．4％，尤其是在體育醫學、矯形外科學、人體測量等醫學領域，對 3D 成像技術的需求更為強烈。劉云輝教授研究實時三維視覺技術多年，他認為：“研究三維視覺技術，歸根結底，就是要理解什么是視覺信息，然后將這些視覺信息在實際的場景中應用起來?！彼邪l的基于結構光的雙目視覺技術具有精度高、測量速度快、動態拍攝等特點，并且已經應用在商業化的 3D 成像系統中。工廠叉車也要自動駕駛目前，大型工廠的室內物件搬運 70％ 靠的是人工駕駛叉車進行操作，但從事重體力勞...
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發布時間:
2018
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06
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目前機器人視覺引導的主要應用在于質量檢測、尺寸測量、缺陷檢查、識別和定位，而機器視覺在機器人上的應用則主要在于引導定位。機器人視覺引導系統，由單目視覺向基于多個鏡頭的多目3D視覺引導系統發展。隨著不同視覺系統和機器人控制器的涌現，使得通信變得更容易集成。在過去，集成商不得不應對DeviceNet或串行通信。當用它來連接視覺系統與機器人時，這兩種技術都有可能引來麻煩。但隨著EtherNet/IP和ProfitNet成為基于以太網的協議，并且幾乎所有的智能相機和基于PC的機器視覺系統都支持這些協議，它們為實現與機器人結合的各種自動化技術打開了閘門。在整個VGR市場都能感受到更好的通信所帶來的好處。機器人與視覺系統之間的集成越緊密，設計師們就越易于將三項相關的坐標系統(機器人、視覺和現實世界)聯系起來。撇開機器視覺在其他自動化領域的應用不談，單就機器人視覺系統來說，機器視覺技術的應用就有非常廣闊的空間，這主要得益于我國機器人產業規劃發展。機器視覺將來被廣泛應用于工業機器人領域，主要具有四個功能：1、引導和定位，視覺定位要求機器視覺系統能夠快速準確的找到被測零件并確認其位置，上下料使用機器視覺來定位，引導機械手臂準確抓取。在半導體封裝領域，設備需要根據機器視覺取得的芯片位置信息調整拾取頭，準確拾取芯片并進行綁定，這就是視覺定位在機器視覺工業領域最基本的應用。2、外觀檢測：檢測生產線上產品有...
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2018
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05
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機器視覺體系是經過視覺信息的收集和核算，來輔導機器進行決議計劃運動，從而完成特定的功用，而 VSLAM 技能是視覺定位體系的重要組成部分。VSLAM，指使用視覺定位體系完成自主定位與地圖創立。簡略來說，就比如在不知道的國際里給了機器人一雙亮堂的眼睛，讓它隨時可以知道自己的具體方位信息。相對于較早進入市場的 SLAM ，VSLAM可以說是進化版了，看的更清楚，判斷更準確，是智能機器人、AR/VR眼鏡頭盔、智能手機等移動終端相關使用中的核心技能。因為該技能涉及到雜亂的視覺核算及高難度的體系集成才能，對產品的速度、功耗、體積、核算力等都有極高的要求，所以一直沒有很好的處理方案。首要，針對動態場景，可以充分發揮3D信息的獨特性，以3D來輔佐光流盯梢，使得光流特征盯梢更準確；一起，對模型質量進行更有效地操控，得到更高質量的地圖點，進行實時盯梢定位與在線三維重建，幫助處理動態目標AR/VR/MR使用中的定位難題。其次，以視覺為主，經過交融多種輔佐傳感器，結合多種幾許基元，可以針對弱視覺定位場景，進行實時、準確、流暢的視覺定位與地圖構建，讓智能移動終端，在弱視覺區域中，即使只能看到兩個簡略的圓，也能很好工作。
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2018
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05
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機器視覺的工業機器人視覺定位系統！建立了一個自動機器視覺定位體系,用于工業機器人對零件工位的準確定位。采用根據區域的匹配和形狀特征辨認相結合的圖畫處理辦法,該辦法經過閾值和形狀判據,辨認出物體特征。經試驗驗證,該辦法可以快速準確地得到物體的鴻溝和質心,進行數據辨認和核算,再結合機器人運動學原理操控機器人實時運動以消除此差錯,滿足工業機器人自定位的要求。目前工業機器人僅能在嚴厲界說的結構化環境中履行預訂指令動作，缺乏對環境的感知與應變能力，這極大地約束了機器人的運用。利用機器人的視覺操控，不需要預先對工業機器人的運動軌跡進行示教或離線編程，可節省很多的編程時間，進步出產功率和加工質量。操控體系：由核算機和操控箱組成，用來操控機器人結尾的實踐方位；經 CCD 攝像機對作業區進行拍照，核算機經過本文運用的圖畫辨認辦法，提取盯梢特征，進行數據辨認和核算，經過逆運動學求解得到機器人各關節方位差錯值，最終操控高精度的結尾履行機構，調整機器人的位姿。辨認率剖析：第一步經過離線學習，練習提取形狀特征。第二步運用離線學習得到的坐標聯系，實時盯梢工件，得到需要盯梢的形狀特征信息。只需離線學習恰當，方針特征就準確辨認而且得到相關信息。
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2018
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05
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機器人視覺引導比較人工控制的查驗流程，產品質量完結了極大的前進。質量明顯改進，并且廢品率明顯下降，這有利于公司前進盈利水陡峭長期競爭力。 機器人控制器運用元件的方位信息，根據元件的方向實時調整夾持器的移動。其成果是，比較運用人工進行元件查驗和定位，產品質量獲得了較大前進?，F在，機器操作員的工作量首要會合在系統的平穩控制之上，而不是元件的正確加載和卸載。 3D-Locate軟件在轎車行業的運用不息很是成功，由于其以分歷程方法措置扎手的3D問題，以保證客戶捉住每一個成功的機緣。在KWD，轎車側板的整個消費和質量辦理流程均處于3D視覺體系的接近監控之下。按照功課工序的不合要求，選用單個或立體式相機記實相干的丹青區域。3D-Locate軟件實時供給3D方位數據。智能視覺體系運用來自康耐視全面的視覺工具庫的PatMax?幾許丹青婚配工具和不合的2D工具。3D-Locate軟件措置3D校準的全數三個方面。其直接支持內部校準，可估量相機傳感器和鏡頭的參數。其他，其還可措置外部校準，這指的是校準相機的方位，不管其安裝在機械人竣事效應器上，仍是固定在機械人單位的某個方位?，F實了局，其還支持手眼校準，這指的是用戶若何將視覺成效轉換成機械人挪動坐標體系。在第一道功課工序中，一個機械人將其本身與夾持器和組件庫前面的集成視覺體系定位，而在組件庫中，小型元件在傳送架上以程度方法擺放。...
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