机器人三维视觉技术及其在智能制造中的应用 _视觉

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摘要：三维视觉技术是智能机器人的一个热点研究方向，它是智能机器人进行环境感知和实现复杂任务的基础。本文围绕智能制造环境，介绍了机器人三维视觉技术的国内外研究现状及热点研究问题，阐述了它目前在智能制造中的应用，最后对机器人三维视觉技术的未来研究方向进行了探讨。
关键词：三维视觉；智能制造；智能机器人
1 引言
随着《新一代人工智能发展规划》等国家发展战略的提出与实施，国家大力推进智能制造与机器人技术。机器视觉是智能机器人的一个关键技术，可以实现工业现场的环境感知、视觉定位、伺服驱动控制、零件检测等作业任务。机器人二维视觉技术在多种制造场合已得到了应用，技术上也较成熟，随着智能制造技术的发展，需要通过三维视觉使得机器人在复杂场景下自主完成作业任务。三维视觉技术能够有效提高智能机器人对环境的感知和适应能力，其在智能制造的产品质量检测、视觉驱动控制等领域有广泛的应用前景。
本文阐述了机器人三维视觉技术的国内外研究现状，以及语义分割、三维特征提取、三维目标识别与定位及三维环境感知等热点研究问题。在此基础上，对机器人三维视觉技术在产品质量检测、视觉伺服控制等智能制造领域的应用现状进行重点阐述。最后介绍了作者团队在机器人三维视觉技术方面的研究成果并对机器人三维视觉技术未来的研究方向进行了展望。
2 机器人三维视觉研究现状
机器人三维视觉按结构主要有立体视觉法，结构光法和激光扫描法等，本节对这三类三维视觉技术分别阐述其研究现状。
2.1 立体视觉法
立体视觉法模仿人类视觉系统的距离估计和3D重建过程，利用两个（或多个）存在一定距离或夹角的摄像机对同一物体或场景采集图像数据，并根据空间点在各图像上对应的投影点与摄像机的基本矩阵（）的线性关系来计算该空间点的3D坐标，以获取物体或场景的3D信息[1]，其原理图如图1所示。立体视觉法主要包括图像获取、摄像机标定[2]、图像匹配[3]和3D重建[4]等过程，其中图像匹配是立体视觉中至关重要的核心问题，它也是立体视觉中最困难的问题。立体视觉法具有精度合适、系统结构简单和成本低等优点，但由于立体视觉中图像获取过程易受阴影和光照条件等因素的影响，无法稳定、可靠地提取图像中的特征信息，通常图像匹配过程的计算量较大并且难以获得准确的图像匹配结果，因而限制了立体视觉法在复杂场景感知中的应用。
【机器人三维视觉技术及其在智能制造中的应用】图1 立体视觉法测量原理图
2.2 结构光法
结构光法是一种由可控光源和摄像机构成的3D信息测量技术，其基本思想是将具有特定结构模式（）的光源投射到被测物体表面产生光条纹，根据摄像机捕获的物体表面光条纹的模式变形来获取物体表面3D信息[5,6] 。结构光法根据光源产生的光条纹的不同，可以分为点结构光法、线结构光法、多光条结构光法和面结构光法等，其中线结构光法将激光扫描线投射到物体表面，并根据摄像机捕获的物体表面激光轮廓线的变形，直接计算轮廓线上各点的3D坐标，其测量原理示意图如图2所示。由于线结构光法的光学和机械结构较简单，并且其测量的鲁棒性较高，因此线结构光法为常用的结构光测量方法。陈云赛等人[7]针对因海底场景噪声及声学散射影响导致声呐方法无法实现高精度的海底探测问题，提出了一种基于线结构光的扫测系统，该系统结合多阈值算法和基于极值法的高斯拟合法实现条纹中心线提取，并利用共线点的快速标定法实现系统参数的标定和高精度的海底快速测扫，从而实现水下目标的扫描定位。