40年前，工業機器人的橫空出世，帶給人類更多自由與可能。今天，工業機器人正以迅猛的速度替代人工，從事繁重及枯燥的工作，并且向著更智能的方向在發展，而服務機器人，將是下一個風口。

    服務機器人發展空間很大，但要想發展服務機器人，就要讓機器人獲得人的能力，首先就是視覺。視覺對人很重要，人類獲得訊息90%以上是依靠眼睛，而我們就來看看人工智能的前沿——機器視覺。  

技術的演進與創新，推動制造業的變革與進步

    智能化、仿生化是工業機器人的高階段，隨著材料、控制等技術不斷發展，實驗室產品越來越多的產品化，逐步應用於各個場合。

    伴隨物聯網的發展，多傳感器、分布式控制的精密型工業機器人將會越來越多，逐步滲透制造業的方方面面，并且由制造實施型向服務型轉化。

    具有觸覺、力覺或視覺的工業機器人，能在較為復雜的環境下工作；如具有識別功能或更進一步增加自適應、自學習功能，即成為智能型工業機器人。

    機器人視覺，作為AI(人工智能)一個快速增長的分支，目的是能夠給機器人與我們自己相當的視覺，在過去幾年中，由于研究人員運用專門的神經網絡，以幫助機器人識別和理解來自現實世界的圖像，機器人視覺已經取得了巨大的進步。

機器人視覺猶如人的雙眼

    機器人有了視覺系統的配合，猶如人有了一雙明亮的眼睛，能實現在工件位置不準確工況下的自動化生產。

機器人視覺包括以下幾種：

2D相機

    2D相機是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息轉變成數字化信號，圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，根據判別的結果通過數字變量信息傳輸給機器人，讓機器人根據新的產品信息進行工作。

目前2D相機廣泛應用于機器人搬運，裝配等工作。

線激光

    線激光是使用激光三角測量原理, 對不同被測物體表面進行二維輪廓掃描。

    激光束被一組特定透鏡放大用以形成一條靜態激光線，投射到被測物表面上。高品質的光學系統將該激光線的漫反射光，投射到高度敏感的傳感器感光矩陣上。除了傳感器到被測物體的距離信息（Z軸），控制器還可以通過這組圖像來計算沿激光線（x軸）上的位置。傳感器輸出一組二維坐標值，坐標系的原點與傳感器本身相對固定。通過移動被測物體或傳感器，便可得出三維測量結果。

目前線激光廣泛應用于弧焊或激光焊的焊縫掃描、車身在線測量等。

3D攝影測量

    3D攝影測量通過軟件處理采集好的照片來得到待測點的三維坐標。這些照片是用一個高精度的專業相機，通過在不同的位置和方向，對同一物體進行拍攝所獲取的。軟件會自動處理這些照片，通過圖像匹配等處理及相關數學計算后，得到待測點準確的三維坐標。處理完畢，被測對象的三維數據將會進入到坐標系統中，就好像以前測量過或者處理過一樣。如果需要的話，測量軟件還內置了分析工具，三維數據可以被輸出，這些被測量的物體一般是事先手動貼上回光反射標志，或者是通過投點器投射上點，或者是探測棒上的點。

三維成像

    基于結構光的三維成像，實際上是三維參數的測量與重現，需要投射結構光到被測物體上，通過結構光的變形（或者飛行時間等）來確定被測物的尺寸參數。

    常用光柵投影技術的其主要原理是通過計算機編程產生正弦條紋，將該正弦條紋通過投影設備投影至被測物，利用CCD相機拍攝條紋受物體調制的彎曲程度，解調該彎曲條紋得到相位，再將相位轉化為全場的高度。

    例如ABB的協作機器人Yumi已可以安裝在AGV上行走并完成設定的工作，如果加上結構光視覺，結合物聯網及數字化完成自主工作已不遙遠。

    隨著連續采用這些技術，如神經網絡和專用機器視覺硬件，我們正在迅速縮小人類和機器視覺之間的差距。

    在將來的某一天，我們甚至開始看到機器人的視覺能力，可能會超越我們自己，使它們能夠完成許多復雜的任務，并且我們的社會將會完全自主運作。