如何选择最佳的机器视觉技术进行机器人指导

机器视觉在机器人制导中的应用为工业操作提供了新的可能性，但同时也带来了复杂的安全设计挑战。这是因为它适用于具有高重复性和低延迟的机器，尤其是在复杂的工业领域。机器视觉系统必须处理关键的工业问题，例如照明条件，无纹理的表面以及不确定和移动的物体。因此，有效的机器人引导需要特定的机器视觉传感器和技术。

有很多方法可以将机器视觉技术用于机器人指导，例如立体视觉和摄影测量，飞行时间，结构化光，光编码和激光三角测量。特定应用的理想技术取决于其需求。为了确定需要应用的理想机器视觉技术，请考虑应用程序的目标及其机器人类型，以及包括以下因素的因素：

1. 传感器的范围：工作距离取决于环境配置，机器人的可及性和传感器的尺寸。

2. 点云对齐的分辨率和精度：分辨率和点云对齐由硬件决定。它们应与应用程序的目的和对象的大小一致。

3. 重量：如果传感器安装在末端执行器中或通过机载安装，则机器人将在有限的最大负载重量下运行，以实现其完整的动力。

4. 处理时间：处理时间对于确定系统是否适合于特定应用非常重要，尤其是在将其应用于具有安全性约束（例如感应并防止与障碍物和人的碰撞）的机器人时，处理时间非常重要。一些机器视觉技术使用静态相机和对象，因此无法将其应用于移动过程。

5. 安全问题：尽管机器人可以独立运行，但它们需要人工干预并与行业员工密切合作。因此，应保护传感器免受危险的高功率激光的伤害，以减少自动化行业的发展。发生事故的风险。

6. 扫描环境：振动，照明条件或相机移动中发生的丝毫环境故障将极大地影响3D点云的质量。因此，应在加入之前通过扫描环境来避免这种干扰。

7. 硬件和软件集成：摄像机由外部电源和机器人中央控制单元自动控制。因此，临时开发面向硬件和软件的集成。大多数商业机器视觉系统都连接到机器人，并且机器人由外部软件控制。

8. 预算：除了技术问题外，在选择理想的机器视觉技术实施方案时还应考虑行业预算。正确的解决方案应在成本和性能之间取得平衡。