給工業機器人一雙“慧眼”
http://m.freshsince95.com在當前以高端裝備制造為核心的智造工業4.0時代背景下，隨著“中國制造2025”戰略的深入，工業智能機器人產業市場呈現不斷增長的勢頭，其中充當工業機器人“火眼金睛”角色的機器視覺功不可沒。
智能相機、圖像軟件、視覺檢測系統、相機線材……在近日舉辦的第十四屆中國國際機器視覺展覽會上工業機器人 《中國科學報》記者發現工業機器人 眾多機器視覺企業借此機會機器視覺，針對實際生產中可能出現的各種應用需求機器視覺，為用戶帶來了眾多有效的解決方案。
在當前以高端裝備制造為核心的智造工業4.0時代背景下機器視覺，隨著“中國制造2025”戰略的深入，工業智能機器人產業市場呈現不斷增長的勢頭，其中充當工業機器人“火眼金睛”角色的機器視覺功不可沒。
隨之而來的，哪些技術有巨大發展潛力？機器視覺究竟給工業機器人一雙怎樣的“慧眼”，才能夠助力工業機器人在工業4.0發展道路上不斷創造新的篇章？以上問題也是同期舉行的中國機器視覺助力先進制造創新大會上，各位專家與企業代表關心的問題。
機器視覺用途廣
機器視覺近年來一直很火，也成就了一大批企業。在展覽會現場的不少展臺前都可以近距離感受機器視覺帶來的沖擊。
華睿科技的工業相機從2MP（1MP=100萬像素分辨率，下同）到25MP一應俱全，同時在今年推出了50MP CMOS（CMOS圖像傳感器為一種典型的固體成像傳感器）大面陣相機。根據物流行業需求，華睿科技還推出了三款不同的工業鏡頭系列，可滿足各種場景下的視場、景深及分辨率需求，高分辨率保證了成像清晰度。同時該公司還帶來了物流分揀的解決方案。
據參展人員介紹，華睿科技依據在機器視覺領域深厚的技術積累，在產品和解決方案上不斷自主創新，目標是讓視覺成為第一生產力。
凌云公司已同國內多家機器人和自動化公司協同作戰，向客戶提供高柔性、高精度的生產組裝和質量檢測自動化解決方案。在介紹戰略合作伙伴OptiTrack最近發布的無紅外LED（發光二極管）輔助的運動捕捉攝像機Slim 13E時，凌云光技術集團影視動漫行業經理李淼不遺余力，“這款攝像機將專注于大空間、多人交互的虛擬現實（VR）應用體驗。全新的解決方案使用了主動式的跟蹤技術，稱為OptiTrack Active”。
這種全新的捕捉技術還具有很多優勢：不再依靠反光，因此標記點的亮度和圓度更加穩定，能夠持續穩定地輸出高精度的定位數據；選配短焦鏡頭，現實場景中即使存在掩體或交互遮擋，也能輕松捕捉，做到全局覆蓋。
據介紹，10月30日至11月3日，凌云公司作為OptiTrack中國授權代理商，將在深圳、上海、北京陸續舉辦聚焦VR行業應用的專題研討會，全新OptiTrack Active解決方案將在中國首次亮相。
另一家機器視覺行業廠商大恒圖像研發設計出了專門針對工業級機器視覺應用的全新一代超小型數字工業相機——水星系列千兆網工業相機。“這款相機能順利部署到空間狹小的各種工業環境中或被集成到機械手臂等自動裝置上，完成定位、測量、缺陷檢測、目標識別與拾取等機器視覺應用。”中國大恒（集團）有限公司北京圖像視覺技術分公司高級應用工程師袁玉嬌說，“這款工業相機在去年的第十八屆中國國際博覽會上還獲得了年度最佳產品獎。”
做好機器的“眼睛和大腦”
中國產業調研網發布的中國機器視覺行業發展監測分析與市場前景預測報告（2016—2020年）認為，隨著企業自動化程度的不斷提高和對質量更加嚴格的控制要求，迫切需要機器視覺來代替人工檢測。中國的工業生產正從依賴廉價勞動力轉向更高程度的自動化生產，這帶來了對自動化設備的大量需求。
機器視覺是一項綜合技術，其中包括數字圖像處理技術、機械工程技術、控制技術、電光源照明技術，光學成像技術、傳感器技術、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術、人機接口技術等。“這些技術在機器視覺中是并列關系。相互協調應用才能構成一個成功的工業機器視覺應用系統。”西安交通大學教授韓九強表示。
機器視覺技術是圖像獲取、分析、識別、檢測等技術的綜合。在一些不適宜人工作業的工作環境或人工視覺難以滿足高精度、高質量要求的場合，常用機器視覺來代替人工視覺。
李淼表示，機器視覺強調實用性，要求能夠適應工業生產中惡劣的環境，要有通用的工業接口，能夠由普通工作者來操作，有較高的容錯能力和安全性，不會破壞工業產品，必須有較強的通用性和可移植性。“機器視覺就是機器的‘眼睛和大腦’。”
據介紹，機器視覺系統的優點有：非接觸測量，對于觀測者與被觀測者都不會產生任何損傷，從而提高系統的可靠性；具有較寬的光譜響應范圍，例如使用人眼看不見的紅外測量，擴展了人眼的視覺范圍；長時間穩定工作，機器視覺可以長時間地作測量、分析和識別任務。
“對機器視覺工程師來說，不僅要具有研究數學理論和編制計算機軟件的能力，更需要光、機、電一體化的綜合能力。”基恩士公司的一位視覺部門銷售工程師表示。
解決復雜而困難的應用
由于國內機器視覺產業發展速度明顯加快，機器視覺行業高級分析師嚴勝輝預計，國內機器視覺發展期可持續到2020年前后，之后將進入產業成熟期。
“在機器視覺的目標跟蹤技術領域，要著力解決‘看得清、找得出、跟得上、打得準’四個問題。”中科院長春光學精密機械與物理研究所教授朱明曾表示，機器視覺要進一步解決的問題還有很多。譬如，其成像技術要解決在遠距離、弱目標的情境下，即使遇到惡劣天氣，也能夠克服器件限制；目標檢測技術要進一步提高，能夠精準檢測到各種背景下的各種目標；目標識別技術要進一步提高“人工智能”和“人在回路”等。
“國內在機器視覺產品研發方面雖然取得了一些成果，但與國外先進機器視覺技術和設備相比還有較大差距。”韓九強提出，目前國內在機器視覺產品研發方面主要存在技術水平較低、應用面窄、基本處于軟硬件定制的專用視覺系統研發和應用階段、開發成本高、效率低等問題；在機器視覺算法研究方面，仍采用經典的數字圖像處理算法和通用軟件編程開發，組態集成開發能力弱；在產品方面，擁有自主知識產權的機器視覺技術與系統產品較少，不利于批量生產和推廣。
這些不足和問題，不僅局限了機器視覺的應用范圍，還讓已有的技術應用復雜而困難。北京清影機器視覺技術有限公司總經理曹亮認為，目前通用的“機器視覺”多數是由人工智能計算來實現的，一種視覺對應一種特有的軟件和系統，完成一種固定的視覺任務，在算法和數據層面無法實現各視覺系統在機器視覺上的統一。而且，對于圖像內容的理解方面，由于神經網絡存在的黑箱性質，機器無法達到令人信服的對視覺的理解要求。
曹亮將目光投向了能夠讓機器具備像人眼一樣的三維、高速、被動成像的視覺感知功能的一項技術，曹亮稱之為“機器眼”。關注于遠距離、大場景、實時三維被動成像技術的曹亮表示，“希望我們的一小步，能促成機器世界的一大步”。