机器视觉对机器人有多重要？

导读：是机器视觉正在改变机器人，还是机器人正在改变机器视觉？

Q：机器人市场的增长经历了与机器视觉市场相同的上涨阶段。如果这两者之间有所联系，你可否为我们解释一下？例如，提升了的机器视觉系统是如何影响了机器人，或者，机器人越来越普遍的应用如何让更加灵活强大的机器视觉系统变得尤为必要？

Craig Souser：我们所有的系统都是视觉引导的，因此这是一种一对一的关系。越来越多的用户希望将「监查」包含到包装操作中去，而摄像机在其中是一个重要的工具。

David Arens：机器视觉可以从质量和灵活性两个方面去增强机器人系统。从某个方面来说，它还提供了机器人养护方面的复核。如果因为某些损坏或消耗而导致工具没有校准，那么机器视觉就可以通过在机器人运行期间执行周期性的机器偏移调整来弥补养护方面的不足。

Corey Ryan：很显然，因为标准机器人的市场规模目前比协作机器人的市场规模要大的多，机器视觉市场也会迎来同样的上升。现在，协作机器人市场正在把重点放在不需要额外的感应器和技术的人类-机器人协作（HRC）的机器人设计上。标准机器人和这些针对 HRC 的特殊设计都可以用于协作机器人市场，它们都有着发展的空间，并且大部分用户都需要帮助才能理解不同机器人的种类和角色。

「通过利用协作机器人，人类操作者依然可以参与其中，并处理一些其他的可能只有人类才能完成得较好的任务。」

Allan Hottovy：机器视觉/机器人系统开始出现时比较难用。但随着世界因数字化而更加紧密连接，机器人-机器-视觉（ robot-machine-vision）的交互界面也变得愈发简洁。他们迅速地成为具有灵活性的商品，易于理解和通用。技术变得更容易被用户使用，这加速了这些技术的应用。

另一个重要的改变则是给机器人的反馈。在过去，你编制程序让机器人去完成一个任务，机器人无论做对做错都会去做。现在机器人可以实时地看见图像以确定某个零件是否被正确地放置了。另外，因为它可以看见，自我教导的能力也可以嵌入到系统中。

Alex Bonaire：随着视觉系统变得更加容易使用，并且更具性价比，它们在机器人中的应用也有了大幅提升。在机器人视觉广泛普及之前，大部分机器人硬件必须特意设计以适应特殊的领域和应用。那些能看见零件放置在哪里的机器人只需要不太难的调整就能定位零件，并且在定位同一个硬件的多个零件时更加灵活。一个视觉系统还可以为机器人提供以其他方式难以获得的信息，例如它可以告知零件的外表状况，从而让机器人知道一个零件是否可被接受。

Scott Mabie：视觉系统的提升为机器人应用打开了更多大门，并带来与人类感知与动作的更加紧密的整合。在这种情况下，视觉从识别零件、它的方向以及与机器人关系开始。这些信息会传送给机器人，继而机器人开始动作。通过利用协作机器人，人类操作者依然可以参与其中，并处理一些其他可能人类才能完成得好的任务。将这些技术与人类结合，应用的数量可以呈指数式的骤增。

John Keinath：越来越多的制造商正需要他们的系统里有更多的错误预防机制，以减少昂贵的产品质量问题。由于制造商需要更多质量监察，机器制造者正在转向视觉解决方案。一个摄像机可以同时提供多个监察。然而，摄像机仅仅只能观察零件的一侧。对此机器制造者有多个选择。例如，他们可以把多个摄像机安放在零件的不同位置，或者他们可以把摄像机放置在机器人身上，让机器人围着零件移动来监察不同的部位。还有一些 3D 视觉产品可以通过照射激光束来创造零件的 3D 模型。通过用 3D 摄像机扫视零件，机器人可以工作得很棒。

Garrett Place：机器人一向很能干，但是大部分的机器人是没有视觉的。2D 视觉的进步赋予了这些机器人观察周围环境的单眼视觉。这对于结构化环境来说比较有效，这也是我们在机器人工作间中看到大量固定附着物的原因，3D 视觉技术的进步，尤其是飞行时间（ToF）摄像系统的出现，为机器人展开了新机遇的大门。它让机器人能像我们人类一样以 3D 的方式认识周围的环境。

3D摄像机正在变得更小和更便宜，并因此带来了机器人广泛的应用，让它们可以在更加非结构化的环境中工作。这种灵活性可以减少机器人集成的整体成本，并提供更多的应用领域。

诸如机器人操作系统（ROS）等开源工具的降临，让机器人集成商能够迅速且有效地利用这些新的传感器，并且毋须额外的成本开支。