机器人的新应用要求提高速度,并能在移动的输送机上、垃圾箱中或托盘上随机找到零件。机器视觉系统正与机器人配对,帮助它们定位和加工这些零件。

通常,二维系统在视觉引导机器人(VGR)中工作得很好。2D-VGR系统可以快速处理平面上相对于机器人随机定位的零件。二维系统通常更容易实现,只需要一个数码相机和分析图像的软件。然而,3D VGR系统允许机器人在所有三维空间中处理零件的位置。

三维视觉的应用

3D机器视觉是一种日益增长的趋势,它提供准确、实时的信息,以提高应用程序的性能。三维机器视觉检测物体的位置无关。因此,与仅二维机器人相比,机器人具有更大的灵活性和独立性。具有3D功能的机器人视觉让机器知道物体是躺着、直立还是悬挂。

具有三维机器视觉的机器人可以在不重新编程的情况下完成各种任务。它们可以解释工作环境中的意外变量。三维视觉可以让机器人知道前方的情况并做出正确的反应。三维成像目前正被用于计量、制导和缺陷分析系统。

三维视觉技术的类型

实现三维机器视觉的方法有很多种。主动技术,如飞行时间,使用主动光源提供距离信息。被动技术,如立体视觉,依赖于相机的数据,工作原理与人类视觉系统的深度感知非常相似。

立体视觉

通过从两个不同的视角观察一个共同特征,可以获得零件的三维信息。为每个视点计算的距离返回X-Y-Z值。如果多个特征位于同一零件上,则可以计算三维方向。

3D立体视觉非常便宜。单个二维摄像机可以安装在机器人上,机器人可以将摄像机移动到两个不同的视角。立体视觉的主要缺点是每个相机的“快照”只能定位一个部分。

飞行时间

飞行时间(Time of flight,TOF)3D传感器测量光线到达场景并返回阵列中的传感器所需的时间。其工作方式与CCD或CMOS视觉传感器中像素的工作方式类似。利用该方法,从阵列中的每个传感器获取Z轴信息,并生成点云。

发射光与接收光的相移提供足够的信息来计算时差。然后根据光速值应用该信息来计算空间位置。TOF传感器通常提供较低的Z分辨率,但帧速率要高得多。