基于机器视觉的面粉袋码垛机器人研究中机器视觉研究与应用现状（下）

日本FANUC公司研发的IR Vision视觉处理系统，如图1.6所示，该系统使用安装于机械手末端手爪上的CCD摄像机进行视觉数据的采集，通过视觉算法实现对待加工零部件的准确定位，该视觉系统具有很高的柔性。此外，该公司研制的产品R-2000iA系列多功能智能机器人带有特殊的视觉和压力传感器，使其能够将任意放置的工件拾起并且精准地完成工件的装配任务。

近年来，我国机器视觉技术在机器人（码垛机器人）领域的研究与应用也得到了迅速的发展。以中国科学院北京、沈阳自动化所和哈尔滨工业大学等单位为代表，在主动视觉、机器人导航、机器人手眼协调和三维重建等许多方向上都有深层次的理论和实验性研究。

焦恩璋等利用机器视觉技术构建了自动生产线上的物品分拣系统，该系统采用背景减法、二值化目标检测法和线性判别函数法识别目标物体，应用GNN算法和Kalman滤波法对目标进行跟踪并估计目标物体位置，最终实现了通过视觉引导机器人进行流水线分拣作业。王修岩等伪满足自动化装配中工件的姿态识别问题，应用最大隶属度规则构建出决策矩阵识别出工件，采用二阶惯性矩方法确定出工件的轴向，该系统具有很好的识别效果和实时性。王敏等针对该问题也进行过相应的研究，使用的是视觉技术和超声测量技术结合的方法进行研究，也取得了良好的实验效果。蒋明尧为了减少平板玻璃生产线上因人工码垛使玻璃表面受损而造成的废品数量，研发了一套基于特征法和质心法的视觉系统，并将该系统应用在ABB UP6工业机器人上代替人工进行码垛作业，取得了很好的应用效果。王晓华等针对生产制造中零件的精确定位与分类问题，研发了双目视觉的智能识别抓取系统，应用SIFT匹配算法提取目标零件的特征信息，进行匹配处理识别出零件。利用双目视觉信息可以得到零件的三维形态，从而对零件进行定位，该系统可以快速的引导机器人进行抓取作业。

总的说来，机器视觉技术的产生和应用给人类提供了一种解决问题的新思路和强大的技术手段。欧美、日韩等工业发展水平较高的国家对视觉技术的应用有着非常丰富的经验，并己经成功开发出多种视觉处理系统和应用视觉技术的先进机器人（码垛机器人）。我国机器视觉水平大部分还处于研究阶段，迫切需要广大的专家学者共同努力提高机器视觉技术在实际的工业生产生活中的应用水平。