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機器人視覺

發(fā)布日期:2020-06-06 作者: 點擊:

機器人視覺解決方案是我們實現機器人視野的幾大挑戰(zhàn)。即便變得越來越簡單易用,還是有一些棘手的問題。很多因素影響機器人在環(huán)境中的視覺,任務設置和工作場所。這里有9個總結出來的機器人視覺挑戰(zhàn):

機器人視覺

照明

如果有過在低光照下拍攝數碼照片的經驗,就會知道照明至關重要。糟糕的照明會毀掉一切。成像傳感器不像人眼那樣適應性強或敏感。如果照明類型錯誤,視覺傳感器將無法可靠地檢測到物體。

有各種克服照明挑戰(zhàn)的方法。一種方法是將有源照明結合到視覺傳感器本身中。其他解決方案包括使用紅外照明,環(huán)境中的固定照明或使用其他形式的光的技術,例如激光。

變形或鉸接

球是用計算機視覺設置來檢測的簡單對象。你可能只是檢測它的圓形輪廓,也許使用模板匹配算法。但是,如果球被壓扁,它會改變形狀,同樣的方法將不再起作用。這是變形。它會導致一些機器人視覺技術相當大的問題。

鉸接類似,是指由可移動關節(jié)引起的變形。例如,當您在肘部彎曲手臂時,手臂的形狀會發(fā)生變化。各個鏈接(骨骼)保持相同的形狀,但輪廓變形。由于許多視覺算法使用形狀輪廓,因此清晰度使得物體識別更加困難。

職位和方向

機器人視覺系統最常見的功能是檢測已知物體的位置和方向。因此,大多數集成視覺解決方案通常都克服了這兩者面臨的挑戰(zhàn)。

只要整個物體可以在攝像機圖像內被查看,檢測物體的位置通常是直截了當的。許多系統對于對象方向的變化也是強健的。但是,并不是所有的方向都是平等的。雖然檢測沿一個軸旋轉的物體是足夠簡單的,但是檢測物體何時3D旋轉則更為復雜。

背景

圖像的背景對物體檢測的容易程度有很大的影響。想象一個極端的例子,對象被放置在一張紙上,在該紙上打印同一對象的圖像。在這種情況下,機器人視覺設置可能不可能確定哪個是真實的物體。

完美的背景是空白的,并提供與檢測到的物體良好的對比。它的確切屬性將取決于正在使用的視覺檢測算法。如果使用邊緣檢測器,那么背景不應該包含清晰的線條。背景的顏色和亮度也應該與物體的顏色和亮度不同。

閉塞

遮擋意味著物體的一部分被遮住了。在前面的四個挑戰(zhàn)中,整個對象出現在相機圖像中。遮擋是不同的,因為部分對象丟失。視覺系統顯然不能檢測到圖像中不存在的東西。

有各種各樣的東西可能會導致遮擋,包括:其他物體,機器人的部分或相機的不良位置。克服遮擋的方法通常涉及將對象的可見部分與其已知模型進行匹配,并假定對象的隱藏部分存在。

比例

在某些情況下,人眼很容易被尺度上的差異所欺騙。機器人視覺系統也可能被他們弄糊涂了。想象一下,你有兩個完全相同的物體,只是一個比另一個大。想象一下,您正在使用固定的2D視覺設置,物體的大小決定了它與機器人的距離。如果您訓練系統識別較小的物體,則會錯誤地檢測到兩個物體是相同的,并且較大的物體更接近相機。

尺度的另一個問題,也許不那么明顯,就是像素值的問題。如果將機器人相機放置得很遠,則圖像中的對象將由較少的像素表示。當有更多的像素代表對象時,圖像處理算法會更好地工作,但有一些例外。

照相機放置

不正確的相機位置可能會導致以前出現過的任何問題,所以重要的是要正確使用它。嘗試將照相機放置在光線充足的區(qū)域,以便在沒有變形的情況下盡可能清楚地看到物體,盡可能靠近物體而不會造成遮擋。照相機和觀看表面之間不應有干擾的背景或其他物體。

運動

移動有時會導致計算機視覺設置出現問題,特別是在圖像中出現模糊時。例如,這可能發(fā)生在快速移動的傳送帶上的物體上。數字成像傳感器在短時間內捕獲圖像,但不會瞬間捕獲整個圖像。如果一個物體在捕捉過程中移動太快,將導致圖像模糊。我們的眼睛可能不會注意到視頻中的模糊,但算法會。當有清晰的靜態(tài)圖像時,機器人視覺效果最佳。

期望

與視覺算法的技術方面相比,最后的挑戰(zhàn)更多地涉及到您的視覺設置方法。機器人視野面臨的最大挑戰(zhàn)之一就是工作人員對于視覺系統能提供什么不切實際的期望。通過確保期望符合技術的能力,您將從技術中獲得最大收益。您可以通過確保員工接受關于視覺系統的教育來實現這一點


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