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　　走出辦公室，能看的很多機器人整齊地排列等待集成到流水線上，沒有上百也有幾十。這些機器人看起來完全一樣，但實際上卻不是，每一片金屬、每一個伺服連接都與另外一臺機器人有些許不同。將這些機器人安裝到車間中，根據車間溫度的不同，他們的物理尺寸會再次發生變化，因為金屬會膨脹(或者收縮)，電氣效率也會發生變化。

　　這些機械和電氣方面的變化(或誤差)一點一點地積累，最終影響整個機器人的精度。機器人精度就是按照程序到達空間中某一點的能力。用戶無法使用機器人實現的重復性，即無法以的精度將零件精確地定位，因為他們高估了機器人的真實精度——按照需要回到空間中某一點的能力。

　　視覺引導機器人(VGR)上配有工業攝像頭，攝像頭與計算機連接，后者運行圖像處理軟件來判斷機器人控制的偏移量，通過比較機器人的位置以及在3D空間內的位置和預期位置之間的偏差，提供一種主動的方法來抵消這種偏移。但是機器視覺也會由于很多因素產生累積誤差，從光線變化以及傳感器響應的內部因素到表面光潔度和由夾持系統導致的物料擺放方式不同之類的外在差異。

　　不幸的是，大多數最終用戶并不理解精度和重復性的根源，也不理解在創建VGR解決方案的過程中如何計算機器人和視覺系統的累積誤差。根據機器人的實際累積誤差來選擇合適的機器視覺系統要求在機器視覺和機器人編程方面具有豐富的經驗，之后才能明確全部的項目規格。

　　求同存異

　　每一個VGR應用都有所不同，因為每一個機器人、環境、生產的零件和工藝都有所不同。因此，有很多解決問題的方法，但是最終的目標仍舊是令系統能夠以特定的速率、預期的參數和最低的成本完成特定的任務。

　　所有這一切基于對應用需求的全面且透徹的理解。零件是什么樣子?在實際的生產中，對于機器人來說零件的尺寸、質地和朝向分別是什么，而不僅僅是在CAD文件中描述。從溫度的變化到光線的變化，車間的環境條件怎樣?機器人需要對零件進行什么操作，以及這種類型的操作如何影響機器人的選擇，包括速度、力度以及零件質量及其對機器人定位的影響?

　　如圖所示，在機器人將門框之類的產品放置到貨架上的例子中，盡管已經有精心設計的襯墊和機械固定裝置，部件的位置還是經常會發生變化。機器視覺系統能夠核算位置偏差，確保機器人完成在貨架上放置或者拾取任務。

　　有了這些信息，大多數用戶就能夠對安裝在車間中的特定機器人OEM廠商的產品有一個大致了解。根據零件的不同和對零件位置的需求，有經驗的設計人員能夠為項目應用選擇合適的機器人型號。機器人基本就是一種動力學模型，包括獨一無二的機械結構和電氣(或者液壓)控制。大多數機器人OEM廠商提供絕對精度服務，用來確定每臺機器人的絕對精度，當機器人和視覺累積誤差與項目的物料夾持精度和重復性需求非常接近的情況下，這一信息將會非常有用。

　　在明確項目需求并選擇了合適的機器人之后，設計人員就必須對機器人進行編程以使其能夠完成預期任務。機器人需要能夠找出被送入工作區間的零件，可以使用固定裝置連續地為機器人提供零件的3D方位，也可以使用視覺系統找出與標準機器人運動軌跡之間的偏差進而確定零件方位上的偏差。

　　今天，更多的生產廠商正在使用視覺系統而不是固定裝置，因為固定裝置需要定制，不具有在同一條流水線上應對多種零部件的靈活性，除非進行額外的投入，也無法在工廠的其他位置復用機器人單元。機器視覺系統能夠重新編程，而且如果機器人的組件和系統能夠滿足新應用的特殊需求，那么它還可以像其他設備一樣在工廠中重復使用。

　　在VGR中加入視覺

　　當應用明確定義之后，下一步就是確定機器人需要視覺系統提供何種信息來達到預期要求。如果平面傳送帶上運送的是相對較平的零件，那么2D視覺系統是否足夠?項目應用是否需要朝向和相對高度信息作為X軸和Y軸信息的輔助——因此，是否需要視覺解決方案?或者對于孔洞檢查應用，是否需要絕對3D信息以提供對于零件上夾持耳和夾持點的描述?

　　2D和解決方案相對來說較為簡單，如果視野中的每個像素都能夠達到最小的空間解析度，那么用一個攝像頭就能夠解決問題。而對于3D視覺，設計人員就有多種選擇了，包括單攝像頭3D、配有結構光線三角測量功能的單或者多攝像頭3D和多攝像頭立體視覺。每一種方法都具有一些優點和缺點，例如，單攝像頭3D解決方案在相對狹窄的視野中精度非常之高，但是需要多幅圖像才能構建3D點坐標。立體視覺對于大型視野精度非常高，在使用了結構光源之后精度還能夠進一步提高，例如光柵投影設備、LED或者激光發生器，但是需要更多的硬件。所有這些系統都依賴于頻繁地校準，以確保泵、熱膨脹和其他因素不會給3D數據帶來誤差。

　　人們對光線對于機器視覺系統的影響知之甚少。光線，或者更準確地說光線地變化，會極大地影響機器視覺系統，不管視覺解決方案的精度如何。在視覺系統中光線往往是最后被考慮的因素，實際上在設計的早期就應該對其進行考量，因為攝像頭對于光線和零部件的交互作用的感知是成功的機器視覺解決方案的根本。

　　例如，如果你的車間有窗戶，那么紅外光就不是首選，因為太陽光在可見光光譜中的紅光和紅外部分分布最強。為了選擇最合適的光色(白光、藍光、黃光、紅光等等)，必須對于光物理和光學有所了解。VGR車間是否需要檢測零件上非常相近的顏色，例如，是否需要彩色攝像頭和彩色光?亦或者顏色的差異是否足夠大，以至于可以使用配有帶通濾波片和互補光的灰度攝像頭，因為這種解決方案所需處理的數據量更小，成本也更低。

　　關于匹配彩色光照明的知識很難一言以蔽之，但是一個基本的規則是：不要使用與房間中環境光類似的光源，也不要使用與零件顏色相反的光色，因為零件會吸收這種顏色的光(除非你考慮使用背景光或者暗場照明)。