劉 暢

（寧夏職業(yè)技術(shù)學(xué)院，寧夏回族自治區(qū) 銀川 750021）

工業(yè)生產(chǎn)中的分揀作業(yè)是一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其效率和準(zhǔn)確性對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程具有重要影響。傳統(tǒng)的人工分揀方式由于勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低、準(zhǔn)確率受人為因素影響較大等原因，已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的需求。隨著工業(yè)4.0 理念的逐漸深入和智能制造的推廣應(yīng)用，工業(yè)機(jī)器人逐漸成為生產(chǎn)線上不可或缺的重要組成部分?；跈C(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)，將視覺(jué)識(shí)別技術(shù)與機(jī)械臂控制相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的分揀作業(yè)，有效提高生產(chǎn)效率和準(zhǔn)確性，為工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)提供強(qiáng)大的技術(shù)支持。

1 工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)

隨著全球工業(yè)領(lǐng)域的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，工業(yè)機(jī)器人在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。從最初的簡(jiǎn)單搬運(yùn)和裝配任務(wù)，到現(xiàn)在的制造業(yè)、物流業(yè)、醫(yī)療、服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域多樣化應(yīng)用，工業(yè)機(jī)器人已經(jīng)深入到了各個(gè)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)。這得益于其優(yōu)越的自動(dòng)化、高效、準(zhǔn)確、靈活等特點(diǎn)，使得工業(yè)機(jī)器人在生產(chǎn)過(guò)程中逐漸替代了大量的人工操作。當(dāng)前，工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用范圍不斷拓展，涵蓋了汽車(chē)制造、電子產(chǎn)品制造、食品加工、衛(wèi)生用品生產(chǎn)等多個(gè)領(lǐng)域。特別是在高精度、高復(fù)雜度、高危險(xiǎn)性的工作環(huán)境中，工業(yè)機(jī)器人表現(xiàn)出了巨大的潛力，其高度自動(dòng)化、精確度以及穩(wěn)定的性能為企業(yè)帶來(lái)了顯著的生產(chǎn)效益提升和成本降低。

然而，盡管工業(yè)機(jī)器人在很多方面具有優(yōu)勢(shì)，但其在某些領(lǐng)域的應(yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn)。例如，在視覺(jué)感知和處理方面，機(jī)器人的視覺(jué)系統(tǒng)仍然有一定的局限性，需要不斷研究和改進(jìn)以適應(yīng)復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境。此外，工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)、力學(xué)控制等方面也仍有待完善，以提高其在復(fù)雜操作任務(wù)中的適應(yīng)性。未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)中，工業(yè)機(jī)器人將朝著更智能化、更靈活化、更人性化的方向發(fā)展。首先，隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，機(jī)器人的感知能力、決策能力和學(xué)習(xí)能力將得到顯著提升，使其在更多領(lǐng)域具有更高的應(yīng)用價(jià)值。其次，工業(yè)機(jī)器人將進(jìn)一步拓展應(yīng)用領(lǐng)域，以滿(mǎn)足不同行業(yè)和環(huán)境的需求。例如，服務(wù)型機(jī)器人將在醫(yī)療、養(yǎng)老、家政等領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，而協(xié)作型機(jī)器人則將在生產(chǎn)線上與人類(lèi)工作者共同完成各種任務(wù)。

在此背景下，基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)作為一種重要的技術(shù)手段，正受到越來(lái)越多的關(guān)注。這項(xiàng)技術(shù)結(jié)合了計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器人技術(shù)，使工業(yè)機(jī)器人能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別物體，并實(shí)現(xiàn)高效、自動(dòng)化的分揀作業(yè)。此外，基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)可以適應(yīng)各種不同類(lèi)型的物體，大大提高了生產(chǎn)線的靈活性。在未來(lái)，將會(huì)看到更多的創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域。例如，深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用將進(jìn)一步提高機(jī)器人在圖像識(shí)別和處理方面的能力，使其能夠應(yīng)對(duì)更加復(fù)雜的任務(wù)。

2 基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀系統(tǒng)的構(gòu)成和工作流程

機(jī)器視覺(jué)分揀系統(tǒng)是一種集成了計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的智能系統(tǒng)，旨在實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的自動(dòng)分揀。該系統(tǒng)通過(guò)對(duì)物體的視覺(jué)識(shí)別和位置信息獲取，結(jié)合機(jī)器人的靈活操控，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類(lèi)物品的快速、準(zhǔn)確分揀。具體來(lái)說(shuō)，機(jī)器視覺(jué)分揀系統(tǒng)主要包括攝像頭、圖像處理模塊、控制系統(tǒng)、工業(yè)機(jī)器人等關(guān)鍵部件。

在工作流程方面，基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀系統(tǒng)主要經(jīng)歷以下幾個(gè)步驟：首先，攝像頭對(duì)工作區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)拍攝，捕捉待分揀物品的圖像信息。這些圖像數(shù)據(jù)會(huì)被傳輸至圖像處理模塊，進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。預(yù)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(xù)的特征提取和識(shí)別。特征提取則通過(guò)諸如邊緣檢測(cè)、輪廓提取等算法，對(duì)物體的形狀、顏色、紋理等特征進(jìn)行分析。其次，圖像處理模塊會(huì)根據(jù)提取到的特征信息對(duì)物品進(jìn)行識(shí)別和定位。在此過(guò)程中，可能會(huì)涉及一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，以提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。得到物品的識(shí)別結(jié)果和位置信息后，這些數(shù)據(jù)將被傳送至控制系統(tǒng)。

控制系統(tǒng)是整個(gè)分揀系統(tǒng)的核心，負(fù)責(zé)對(duì)工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行規(guī)劃和控制。根據(jù)接收到的物品信息，控制系統(tǒng)會(huì)計(jì)算出合適的抓取策略和運(yùn)動(dòng)軌跡，然后將指令發(fā)送給工業(yè)機(jī)器人。工業(yè)機(jī)器人根據(jù)接收到的指令，執(zhí)行相應(yīng)的抓取和搬運(yùn)動(dòng)作，將物品準(zhǔn)確地分揀至目標(biāo)位置。在整個(gè)過(guò)程中，系統(tǒng)還需要實(shí)時(shí)進(jìn)行自我校準(zhǔn)和誤差補(bǔ)償。這意味著攝像頭的標(biāo)定、機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型、力學(xué)模型等參數(shù)需要不斷進(jìn)行更新和優(yōu)化，以確保分揀過(guò)程的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。值得注意的是，基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中可能會(huì)面臨各種復(fù)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(tǒng)的魯棒性和可靠性，需要在設(shè)計(jì)和實(shí)施過(guò)程中充分考慮這些影響因素。例如，可以采用多攝像頭系統(tǒng)以提高視覺(jué)覆蓋范圍，使用適應(yīng)性的圖像處理算法以應(yīng)對(duì)光照和背景變化，以及引入先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)以提升識(shí)別和控制的性能。

3 基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)應(yīng)用分析

3.1 攝像機(jī)標(biāo)定

攝像機(jī)標(biāo)定是機(jī)器視覺(jué)分揀系統(tǒng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其主要目的是建立攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)與圖像坐標(biāo)與物體空間坐標(biāo)之間的映射關(guān)系。這一關(guān)系對(duì)于確定物體在空間中的位置及其姿態(tài)具有重要意義，直接影響著分揀系統(tǒng)的精度和穩(wěn)定性。在實(shí)際應(yīng)用中，攝像機(jī)標(biāo)定主要包括內(nèi)參數(shù)標(biāo)定和外參數(shù)標(biāo)定。內(nèi)參數(shù)標(biāo)定是指確定攝像機(jī)的內(nèi)部特性，如焦距、圖像中心點(diǎn)坐標(biāo)以及鏡頭畸變等。這些參數(shù)決定了攝像機(jī)如何將三維空間中的點(diǎn)投影到二維圖像平面上。外參數(shù)標(biāo)定則涉及攝像機(jī)在物體坐標(biāo)系中的位置和姿態(tài)，即旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣。外參數(shù)對(duì)于將圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到物體坐標(biāo)系或機(jī)器人坐標(biāo)系具有關(guān)鍵作用。

攝像機(jī)標(biāo)定通常采用基于已知尺寸的標(biāo)定板進(jìn)行。標(biāo)定板上的特征點(diǎn)，如棋盤(pán)格交點(diǎn)或圓形標(biāo)記等，被攝像機(jī)拍攝后用于計(jì)算攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。通過(guò)多次采集不同視角下的標(biāo)定板圖像，可以采用最小二乘法等優(yōu)化方法對(duì)攝像機(jī)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，從而得到較為準(zhǔn)確的標(biāo)定結(jié)果。攝像機(jī)標(biāo)定對(duì)于基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)至關(guān)重要，因?yàn)橹挥蝎@得準(zhǔn)確的攝像機(jī)參數(shù)，才能確保圖像識(shí)別和處理的準(zhǔn)確性，進(jìn)而保證機(jī)器人在空間中的正確操作。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)和攝像機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，攝像機(jī)標(biāo)定方法也在不斷優(yōu)化，以滿(mǎn)足工業(yè)應(yīng)用中對(duì)于分揀精度和穩(wěn)定性的日益提高的要求。

3.2 圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理主要目的是對(duì)原始圖像進(jìn)行處理，以便于后續(xù)的特征提取和識(shí)別。圖像預(yù)處理通常包括去噪、增強(qiáng)、灰度化、二值化等操作，以減小圖像數(shù)據(jù)量并突顯物體的特征，從而提高識(shí)別的準(zhǔn)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(zhì)量。在實(shí)際應(yīng)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(shí)保持圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息。

圖像增強(qiáng)則旨在提高圖像的對(duì)比度和亮度，使物體的特征更加明顯。常見(jiàn)的圖像增強(qiáng)方法有直方圖均衡、對(duì)數(shù)變換、伽馬變換等。通過(guò)圖像增強(qiáng)，可以使原本在低對(duì)比度、低亮度情況下難以識(shí)別的物體變得更加清晰可辨?；叶然菍⒉噬珗D像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的過(guò)程，這樣可以減少圖像的數(shù)據(jù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度?；叶然ǔ２捎眉訖?quán)平均法、最大值法、最小值法等方法。在許多應(yīng)用場(chǎng)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(mǎn)足分揀系統(tǒng)的需求。二值化是將圖像中的像素值轉(zhuǎn)換為0和1 的過(guò)程，進(jìn)一步減小了圖像的數(shù)據(jù)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(yīng)閾值法、Otsu 法等。通過(guò)二值化處理，可以簡(jiǎn)化后續(xù)的特征提取和識(shí)別任務(wù)。

3.3 特征識(shí)別、定位

特征識(shí)別和定位是基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)中的核心環(huán)節(jié)，其主要目的是根據(jù)預(yù)處理過(guò)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(tài)。這一環(huán)節(jié)直接影響到分揀系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和效率，因此在實(shí)際應(yīng)用中需要特別關(guān)注。特征識(shí)別是指根據(jù)物體的形狀、顏色、紋理等特征進(jìn)行分類(lèi)的過(guò)程。常用的特征識(shí)別方法包括邊緣檢測(cè)、輪廓提取、角點(diǎn)檢測(cè)、模板匹配等。邊緣檢測(cè)是一種基于物體邊界的識(shí)別方法，通過(guò)檢測(cè)圖像中的邊緣信息來(lái)獲取物體的輪廓；輪廓提取則是在二值化圖像上進(jìn)行的操作，通過(guò)搜索連通的像素點(diǎn)來(lái)確定物體的邊界；角點(diǎn)檢測(cè)是檢測(cè)圖像中的角點(diǎn)，即局部結(jié)構(gòu)變化較大的地方，這些點(diǎn)往往具有較高的識(shí)別價(jià)值；模板匹配是將預(yù)先定義好的模板與圖像進(jìn)行匹配，以找到最相似的區(qū)域，從而實(shí)現(xiàn)識(shí)別。

定位是指根據(jù)識(shí)別結(jié)果，確定物體在空間中的位置和姿態(tài)。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(guān)注物體在圖像平面上的坐標(biāo)信息，可通過(guò)特征點(diǎn)坐標(biāo)或物體的邊界框來(lái)實(shí)現(xiàn)；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(jué)、結(jié)構(gòu)光、激光雷達(dá)等技術(shù)來(lái)獲取深度信息。在分揀系統(tǒng)中，定位的準(zhǔn)確性對(duì)于機(jī)器人的抓取和搬運(yùn)操作具有至關(guān)重要的意義。在特征識(shí)別和定位過(guò)程中，可能會(huì)涉及一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林等，以提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。此外，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等深度學(xué)習(xí)方法在特征識(shí)別和定位任務(wù)中取得了顯著的成果，成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。

4 基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)的應(yīng)用前景

隨著工業(yè)自動(dòng)化和智能化的不斷發(fā)展，基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)在越來(lái)越多的領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。這種技術(shù)在提高生產(chǎn)效率、降低人工成本、保障生產(chǎn)安全等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，被認(rèn)為是未來(lái)工業(yè)領(lǐng)域的重要發(fā)展方向。首先，在傳統(tǒng)制造業(yè)中，基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于零部件的揀選、裝配、包裝等環(huán)節(jié)。通過(guò)引入智能分揀系統(tǒng)，不僅可以大幅提高生產(chǎn)效率，還能降低因人工操作引發(fā)的誤差，保障產(chǎn)品質(zhì)量。同時(shí)，機(jī)器人分揀技術(shù)可以替代高強(qiáng)度、高危險(xiǎn)性的人工操作，降低工人的勞動(dòng)強(qiáng)度，提高生產(chǎn)安全。

其次，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)在果蔬采摘、農(nóng)產(chǎn)品分類(lèi)等環(huán)節(jié)具有廣泛應(yīng)用前景。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，采摘和分類(lèi)工作通常依賴(lài)大量人力，且勞動(dòng)效率較低。通過(guò)引入智能分揀技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的精確識(shí)別和快速分類(lèi)，提高生產(chǎn)效率，縮短農(nóng)產(chǎn)品上市周期，降低勞動(dòng)成本。再者，在物流領(lǐng)域，基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)對(duì)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(tǒng)可以快速、準(zhǔn)確地識(shí)別不同形狀、尺寸和重量的包裹，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化分揀，大幅提高物流效率。此外，機(jī)器人分揀技術(shù)還可以有效減少人工搬運(yùn)過(guò)程中的貨物損壞，降低物流成本。

在未來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展，基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)將得到進(jìn)一步優(yōu)化和提升。例如，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識(shí)別和處理方面的突破將為分揀系統(tǒng)帶來(lái)更高的識(shí)別準(zhǔn)確性和魯棒性；同時(shí)，新型傳感器和硬件設(shè)備的發(fā)展將有助于提高分揀系統(tǒng)的速度和靈活性。此外，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的推廣應(yīng)用，工業(yè)機(jī)器人分揀系統(tǒng)將能夠?qū)崿F(xiàn)更高程度的智能化，實(shí)時(shí)收集并分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，為生產(chǎn)管理和優(yōu)化提供有力支持。

在工業(yè)4.0 和智能制造的大背景下，基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)與其他先進(jìn)技術(shù)的融合和協(xié)同也將成為一個(gè)重要趨勢(shì)。例如，機(jī)器人分揀系統(tǒng)可以與物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和智能調(diào)度；同時(shí)，通過(guò)與先進(jìn)的生產(chǎn)線控制系統(tǒng)集成，分揀系統(tǒng)將能夠?qū)崿F(xiàn)更高程度的自動(dòng)化和協(xié)同作業(yè)。此外，隨著對(duì)環(huán)保、可持續(xù)發(fā)展的關(guān)注不斷加強(qiáng)，基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)在廢品回收、再生資源利用等方面的應(yīng)用也將得到快速發(fā)展。智能分揀系統(tǒng)可以高效地識(shí)別和分類(lèi)各種廢棄物，提高回收率，降低資源浪費(fèi)，為實(shí)現(xiàn)綠色、可持續(xù)的工業(yè)生產(chǎn)提供有力支持。

5 結(jié)束語(yǔ)

基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)在各行各業(yè)具有巨大的應(yīng)用潛力和價(jià)值。隨著科技的不斷進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的需求，該技術(shù)將得到更廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。未來(lái)的挑戰(zhàn)在于如何進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確性、系統(tǒng)穩(wěn)定性以及處理速度，以滿(mǎn)足不斷增長(zhǎng)的生產(chǎn)需求。同時(shí)，跨學(xué)科的研究和創(chuàng)新將為機(jī)器視覺(jué)分揀技術(shù)帶來(lái)更多的突破和發(fā)展機(jī)遇。通過(guò)深入研究和應(yīng)用，基于機(jī)器視覺(jué)的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)有望為實(shí)現(xiàn)更高效、智能、綠色的工業(yè)生產(chǎn)模式提供有力支持。