革新工业自动化：机器人先进 3D 视觉技术
随着更多行业认识到运营中对机器人的需求，未来五年全球工业机器人安装量将正增长。随自动化兴趣增长，研发投入增加。结果是更精简的机器人系统与更先进组件。机器人工作单元的增长趋势是 3D 自动视觉。该技术让机器人识别物体位置、尺寸、深度和颜色。物流、食品加工、生命科学、制造等领域正寻找用视觉组件自动化流程的方法。
3D 视觉有哪些不同路径？
视觉技术非“一招鲜”。应用、设备、产品、环境、预算等因素决定如何集成视觉。实时 3D 成像在机器人系统中无标准设置。但视觉集成专家常用几种标准技术，各针对特定任务：立体视觉、飞行时间 (TOF)、激光三角测量、结构光。
激光三角测量
物体穿过激光扫描仪发出的光束。特定角度放置的相机记录物体穿过时激光线的图像，扭曲光束形成物体轮廓。
结构光
投影仪创建薄光带在物体上投射图案。不同角度的相机观察光线形成的各种曲线，生成物体 3D 图像。
飞行时间 (ToF)
相机用高功率激光扫描仪发射光线，经物体反射回图像传感器。根据发射与接收光的时间延迟计算相机到物体距离。
立体视觉
机器人系统用两台相机从两个不同角度记录物体相同 2D 视图。软件利用两相机既定位置，比较两幅平面图像中对应点，识别差异生成图像。
哪些应用使用 3D 机器人视觉？
现代工业机器人需检测物体、识别零件、以正确角度夹持组件。传统机器人完美定位固定零件，现代机器人可协调修正检测零件位置。不再因后续动作不确定导致整条产线停机，系统快速识别变化并适应。结果，跨行业工业应用投资 3D 机器人视觉。包括物流、食品加工、生命科学、制造、汽车行业。随多行业自动化，视觉技术用途拓展新领域。拆码垛应用用 3D 视觉组件扫描装满各类装运箱的托盘进行分拣。用扫描仪发送图像到软件，让机器人基于纹理模式检测箱类型并送至指定区域。食品加工厂用多光谱视觉技术和特殊照明检测产品变质。传统用视觉技术的应用升级创新设备。某航天公司用 3D 扫描替代传统检测工具检查涡轮叶片瑕疵，检测时间从 18 小时缩至 45 分钟。视觉技术将继续扩展，未来趋势预测在物流应用、多光谱机器视觉、机器学习与 3D 视觉自适应、液体透镜实现更远距离精准成像。
视觉应用的关键子系统与组件
最高协调的自动化系统拥有不止单一自动控制系统和集成组件，以构建高效工作单元组装。将对象跟踪、产品剖析、箱拾取等先进 3D 视觉选项集成进工艺线，系统应生成 3D 图像数据。机器人系统使用 3D 视觉需集成多组件，以保障充足电源、实时处理和安全。成功自动化的另一关键组件是通讯能力。数字时代最佳实践是拥有连接端口，数字化连接系统与其他设备共享数据。新兴机器人技术提供 Wi-Fi 连接实现同一目的。设计阶段驱动风险评估研究，是识别和移除可能导致故障风险的唯一途径。3D 视觉赋能机器人可安全停止设备防止人员伤害和设备损坏。若买方投资前期研究和规划，结果将是灵活易用的自动化系统。
结论
现代制造要求从少投入中获取更多产出，精益产线需提供更大产出。机器人视觉影响将继续扩展至不同生产领域，发掘全新方式改进自动化流程。未来更多 3D 视觉组件将成为自动化系统常态。
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