（1）三维视觉成像技术及传感器方面 。现有的立体视觉法、结构光法和激光扫描法等三维视觉成像技术仍难以满足复杂的智能制造环境的要求，为此，以智能制造需求为导向，进一步研究与智能制造生产线相匹配的三维视觉成像技术并开发相应的三维视觉传感器 。
（2）三维视觉技术的鲁棒性问题 。由于智能制造环境中光照、阴影等因素的变化，这些将会对语义分割、三维特征提取、三维目标识别与定位、三维环境感知等的准确率和精度产生影响，为此，以智能制造需求为导向，进一步研究鲁棒的三维视觉处理方法 。
（3）视觉伺服智能控制问题 。由于智能制造设备的多样性，除了传统的六自由度关节式机器人，还有并联机器人、柔性机器人等，为此，需要研究视觉伺服智能控制，以满足不同智能制造设备的需求，实现高速高精度控制 。
（4）三维视觉系统的可移植性和适应性问题 。由于智能制造环境的复杂性及机器人装备的多样性，目前的三维视觉系统难以应用于多种制造环境，为此，需要进一步研究模块化、可重构的三维视觉平台，以提高智能制造装备对制造环境的可移植性和适应性 。
6 研究团队在三维视觉技术方面取得的成果
本课题组在三维点云数据获取、平面特征提取和三维目标定位等方面开展了一系列的工作，并将相关算法应用于产品质量检测、大型构件再制造和智能生产线等智能制造领域 。
第一，在三维视觉技术方面：提出了基于伪Huber函数的三维激光扫描仪的鲁棒标定算法，以获取机器人扫描场景的精确三维点云数据；提出了基于多维粒子群优化（ Swarm ，PSO）的散乱点云无监督平面分割算法；提出了基于超二次曲面模型的三维目标位姿估计算法 。
第二，三维视觉技术在智能制造的应用方面，负责了西安市科技项目“面向智能生产线的工业机器人控制器研制”和苏州市科技项目“面向大型构件再制造的机器人三维感知与控制技术研究” 。主要完成了面向激光再制造的大型构件缺陷识别、零件损伤区域的三维特征提取、机器人修复路径的自动规划、机器人高速平稳运动控制工作，研制了面向智能生产线的工业机器人控制器 。本课题组研制的机器人控制器结构图如图7所示，缺陷识别定位的三维视觉系统如图8所示 。
图7 机器人控制器结构图
图8 缺陷识别定位的三维视觉系统
7 结语
机器人三维视觉技术应用到智能制造设备中，是智能制造装备实现高适应性和智能化作业的重要基础 。本文讨论了机器人三维视觉技术及其热点研究问题，并阐述了其在产品质量检测和视觉伺服控制等智能制造领域的应用 。对机器人三维视觉技术的鲁棒性和通用性等关键问题的突破，能够不断推动智能制造向高效、智能化发展 。
作者简介
汪霖（1983-），男，浙江杭州人，副教授，博士，现就职于西北大学信息科学与技术学院，研究方向为智能机器人环境感知、三维点云处理和群体智能优化 。
曹建福（1963-），男，陕西宝鸡人，教授，博士生导师，现任西安交通大学自动控制研究所所长、中国自动化学会建筑机器人专业委员会主任委员，研究方向为智能机器人、智能制造与智慧工厂 。
本文摘自《自动化博览》2020年2月刊
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