基于機器視覺的工業機器人分揀技術探討

劉 暢

（寧夏職業技術學院，寧夏回族自治區 銀川 750021）

工業生產中的分揀作業是一個關鍵環節，其效率和準確性對整個生產過程具有重要影響。傳統的人工分揀方式由于勞動強度大、效率低、準確率受人為因素影響較大等原因，已經無法滿足現代工業生產的需求。隨著工業4.0 理念的逐漸深入和智能制造的推廣應用，工業機器人逐漸成為生產線上不可或缺的重要組成部分。基于機器視覺的工業機器人分揀技術，將視覺識別技術與機械臂控制相結合，以實現自動化、智能化的分揀作業，有效提高生產效率和準確性，為工業自動化生產提供強大的技術支持。

1 工業機器人的應用現狀和發展趨勢

隨著全球工業領域的不斷發展和創新，工業機器人在各個領域中的應用越來越廣泛。從最初的簡單搬運和裝配任務，到現在的制造業、物流業、醫療、服務業等領域多樣化應用，工業機器人已經深入到了各個產業的生產環節。這得益于其優越的自動化、高效、準確、靈活等特點，使得工業機器人在生產過程中逐漸替代了大量的人工操作。當前，工業機器人的應用范圍不斷拓展，涵蓋了汽車制造、電子產品制造、食品加工、衛生用品生產等多個領域。特別是在高精度、高復雜度、高危險性的工作環境中，工業機器人表現出了巨大的潛力，其高度自動化、精確度以及穩定的性能為企業帶來了顯著的生產效益提升和成本降低。

然而，盡管工業機器人在很多方面具有優勢，但其在某些領域的應用仍面臨諸多挑戰。例如，在視覺感知和處理方面，機器人的視覺系統仍然有一定的局限性，需要不斷研究和改進以適應復雜的生產環境。此外，工業機器人的運動學、力學控制等方面也仍有待完善，以提高其在復雜操作任務中的適應性。未來的發展趨勢中，工業機器人將朝著更智能化、更靈活化、更人性化的方向發展。首先，隨著人工智能技術的進一步發展，機器人的感知能力、決策能力和學習能力將得到顯著提升，使其在更多領域具有更高的應用價值。其次，工業機器人將進一步拓展應用領域，以滿足不同行業和環境的需求。例如，服務型機器人將在醫療、養老、家政等領域發揮越來越重要的作用，而協作型機器人則將在生產線上與人類工作者共同完成各種任務。

在此背景下，基于機器視覺的工業機器人分揀技術作為一種重要的技術手段，正受到越來越多的關注。這項技術結合了計算機視覺和機器人技術，使工業機器人能夠更準確地識別物體，并實現高效、自動化的分揀作業。此外，基于機器視覺的工業機器人分揀技術可以適應各種不同類型的物體，大大提高了生產線的靈活性。在未來，將會看到更多的創新技術應用于工業機器人領域。例如，深度學習算法的應用將進一步提高機器人在圖像識別和處理方面的能力，使其能夠應對更加復雜的任務。

2 基于機器視覺的工業機器人分揀系統的構成和工作流程

機器視覺分揀系統是一種集成了計算機視覺技術和工業機器人技術的智能系統，旨在實現高效、準確的自動分揀。該系統通過對物體的視覺識別和位置信息獲取，結合機器人的靈活操控，實現對各類物品的快速、準確分揀。具體來說，機器視覺分揀系統主要包括攝像頭、圖像處理模塊、控制系統、工業機器人等關鍵部件。

在工作流程方面，基于機器視覺的工業機器人分揀系統主要經歷以下幾個步驟：首先，攝像頭對工作區域進行實時拍攝，捕捉待分揀物品的圖像信息。這些圖像數據會被傳輸至圖像處理模塊，進行預處理和特征提取。預處理主要包括圖像的灰度化、去噪、二值化等操作，以便于后續的特征提取和識別。特征提取則通過諸如邊緣檢測、輪廓提取等算法，對物體的形狀、顏色、紋理等特征進行分析。其次，圖像處理模塊會根據提取到的特征信息對物品進行識別和定位。在此過程中，可能會涉及一些機器學習算法，如支持向量機、神經網絡等，以提高識別的準確性和魯棒性。得到物品的識別結果和位置信息后，這些數據將被傳送至控制系統。

控制系統是整個分揀系統的核心，負責對工業機器人的運動進行規劃和控制。根據接收到的物品信息，控制系統會計算出合適的抓取策略和運動軌跡，然后將指令發送給工業機器人。工業機器人根據接收到的指令，執行相應的抓取和搬運動作，將物品準確地分揀至目標位置。在整個過程中，系統還需要實時進行自我校準和誤差補償。這意味著攝像頭的標定、機器人的運動學模型、力學模型等參數需要不斷進行更新和優化，以確保分揀過程的準確性和穩定性。值得注意的是，基于機器視覺的工業機器人分揀系統在實際應用中可能會面臨各種復雜情況，如光照變化、物體遮擋、背景干擾等。因此，為了提高系統的魯棒性和可靠性，需要在設計和實施過程中充分考慮這些影響因素。例如，可以采用多攝像頭系統以提高視覺覆蓋范圍，使用適應性的圖像處理算法以應對光照和背景變化，以及引入先進的機器學習和人工智能技術以提升識別和控制的性能。

3 基于機器視覺的工業機器人分揀技術應用分析

3.1 攝像機標定

攝像機標定是機器視覺分揀系統中的關鍵環節，其主要目的是建立攝像機內外參數與圖像坐標與物體空間坐標之間的映射關系。這一關系對于確定物體在空間中的位置及其姿態具有重要意義，直接影響著分揀系統的精度和穩定性。在實際應用中，攝像機標定主要包括內參數標定和外參數標定。內參數標定是指確定攝像機的內部特性，如焦距、圖像中心點坐標以及鏡頭畸變等。這些參數決定了攝像機如何將三維空間中的點投影到二維圖像平面上。外參數標定則涉及攝像機在物體坐標系中的位置和姿態，即旋轉矩陣和平移矩陣。外參數對于將圖像坐標轉換到物體坐標系或機器人坐標系具有關鍵作用。

攝像機標定通常采用基于已知尺寸的標定板進行。標定板上的特征點，如棋盤格交點或圓形標記等，被攝像機拍攝后用于計算攝像機的內外參數。通過多次采集不同視角下的標定板圖像，可以采用最小二乘法等優化方法對攝像機參數進行估計，從而得到較為準確的標定結果。攝像機標定對于基于機器視覺的工業機器人分揀技術至關重要，因為只有獲得準確的攝像機參數，才能確保圖像識別和處理的準確性，進而保證機器人在空間中的正確操作。隨著計算機視覺和攝像機技術的不斷發展，攝像機標定方法也在不斷優化，以滿足工業應用中對于分揀精度和穩定性的日益提高的要求。

3.2 圖像預處理

圖像預處理主要目的是對原始圖像進行處理，以便于后續的特征提取和識別。圖像預處理通常包括去噪、增強、灰度化、二值化等操作，以減小圖像數據量并突顯物體的特征，從而提高識別的準確性和效率。去噪操作主要用于消除圖像中的噪聲，以提高圖像的質量。在實際應用中，由于光照、攝像頭硬件等因素的影響，原始圖像往往存在一定程度的噪聲。常用的去噪方法包括中值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等，它們可以有效地降低噪聲水平，同時保持圖像的邊緣和細節信息。

圖像增強則旨在提高圖像的對比度和亮度，使物體的特征更加明顯。常見的圖像增強方法有直方圖均衡、對數變換、伽馬變換等。通過圖像增強，可以使原本在低對比度、低亮度情況下難以識別的物體變得更加清晰可辨。灰度化是將彩色圖像轉換為灰度圖像的過程，這樣可以減少圖像的數據量，降低計算復雜度。灰度化通常采用加權平均法、最大值法、最小值法等方法。在許多應用場景中，物體的形狀和紋理特征比顏色信息更為重要，因此灰度化處理可以滿足分揀系統的需求。二值化是將圖像中的像素值轉換為0和1 的過程，進一步減小了圖像的數據量，并有助于突顯物體的邊緣和輪廓。常用的二值化方法有固定閾值法、自適應閾值法、Otsu 法等。通過二值化處理，可以簡化后續的特征提取和識別任務。

3.3 特征識別、定位

特征識別和定位是基于機器視覺的工業機器人分揀技術中的核心環節，其主要目的是根據預處理過的圖像，提取物體的特征信息并確定物體在空間中的位置和姿態。這一環節直接影響到分揀系統的準確性和效率，因此在實際應用中需要特別關注。特征識別是指根據物體的形狀、顏色、紋理等特征進行分類的過程。常用的特征識別方法包括邊緣檢測、輪廓提取、角點檢測、模板匹配等。邊緣檢測是一種基于物體邊界的識別方法，通過檢測圖像中的邊緣信息來獲取物體的輪廓；輪廓提取則是在二值化圖像上進行的操作，通過搜索連通的像素點來確定物體的邊界；角點檢測是檢測圖像中的角點，即局部結構變化較大的地方，這些點往往具有較高的識別價值；模板匹配是將預先定義好的模板與圖像進行匹配，以找到最相似的區域，從而實現識別。

定位是指根據識別結果，確定物體在空間中的位置和姿態。定位通常包括二維定位和三維定位兩種方式。二維定位主要關注物體在圖像平面上的坐標信息，可通過特征點坐標或物體的邊界框來實現；三維定位則需要考慮物體在空間中的深度信息，通常采用立體視覺、結構光、激光雷達等技術來獲取深度信息。在分揀系統中，定位的準確性對于機器人的抓取和搬運操作具有至關重要的意義。在特征識別和定位過程中，可能會涉及一些機器學習算法，如支持向量機、神經網絡、隨機森林等，以提高識別的準確性和魯棒性。此外，隨著深度學習技術的快速發展，卷積神經網絡（CNN）等深度學習方法在特征識別和定位任務中取得了顯著的成果，成為當前研究的熱點。

4 基于機器視覺的工業機器人分揀技術的應用前景

隨著工業自動化和智能化的不斷發展，基于機器視覺的工業機器人分揀技術在越來越多的領域得到廣泛應用。這種技術在提高生產效率、降低人工成本、保障生產安全等方面具有顯著優勢，被認為是未來工業領域的重要發展方向。首先，在傳統制造業中，基于機器視覺的工業機器人分揀技術可以廣泛應用于零部件的揀選、裝配、包裝等環節。通過引入智能分揀系統，不僅可以大幅提高生產效率，還能降低因人工操作引發的誤差，保障產品質量。同時，機器人分揀技術可以替代高強度、高危險性的人工操作，降低工人的勞動強度，提高生產安全。

其次，在農業領域，基于機器視覺的工業機器人分揀技術在果蔬采摘、農產品分類等環節具有廣泛應用前景。傳統的農業生產過程中，采摘和分類工作通常依賴大量人力，且勞動效率較低。通過引入智能分揀技術，可以實現對農產品的精確識別和快速分類，提高生產效率，縮短農產品上市周期，降低勞動成本。再者，在物流領域，基于機器視覺的工業機器人分揀技術對于提高物流中心的分揀效率、減少貨物損壞具有重要意義。智能分揀系統可以快速、準確地識別不同形狀、尺寸和重量的包裹，實現自動化分揀，大幅提高物流效率。此外，機器人分揀技術還可以有效減少人工搬運過程中的貨物損壞，降低物流成本。

在未來，隨著計算機視覺、機器學習、人工智能等技術的不斷發展，基于機器視覺的工業機器人分揀技術將得到進一步優化和提升。例如，深度學習技術在圖像識別和處理方面的突破將為分揀系統帶來更高的識別準確性和魯棒性；同時，新型傳感器和硬件設備的發展將有助于提高分揀系統的速度和靈活性。此外，隨著工業互聯網和大數據技術的推廣應用，工業機器人分揀系統將能夠實現更高程度的智能化，實時收集并分析生產數據，為生產管理和優化提供有力支持。

在工業4.0 和智能制造的大背景下，基于機器視覺的工業機器人分揀技術與其他先進技術的融合和協同也將成為一個重要趨勢。例如，機器人分揀系統可以與物聯網、云計算等技術相結合，實現遠程監控和智能調度；同時，通過與先進的生產線控制系統集成，分揀系統將能夠實現更高程度的自動化和協同作業。此外，隨著對環保、可持續發展的關注不斷加強，基于機器視覺的工業機器人分揀技術在廢品回收、再生資源利用等方面的應用也將得到快速發展。智能分揀系統可以高效地識別和分類各種廢棄物，提高回收率，降低資源浪費，為實現綠色、可持續的工業生產提供有力支持。

5 結束語

基于機器視覺的工業機器人分揀技術在各行各業具有巨大的應用潛力和價值。隨著科技的不斷進步和產業升級的需求，該技術將得到更廣泛的應用和發展。未來的挑戰在于如何進一步提高識別準確性、系統穩定性以及處理速度，以滿足不斷增長的生產需求。同時，跨學科的研究和創新將為機器視覺分揀技術帶來更多的突破和發展機遇。通過深入研究和應用，基于機器視覺的工業機器人分揀技術有望為實現更高效、智能、綠色的工業生產模式提供有力支持。