什么是机器人技术？
机器人视觉与计算机视觉
为什么在机器人技术中选择计算机视觉？
常见应用
机器人技术中的计算机视觉挑战
什么是机器视觉？
将机器人和机器视觉相结合的好处
结语
前进的道路有望使机器人执行的活动更加多样化。机器人视觉更加灵活，能够以多种方式复制或取代人类。尽管大多数机器人都是为执行特定任务而设计的，但最终目标是组装提供更广泛功能的通用机器人。在这种情况下，使用机器和计算机视觉算法来可视化、情境化和应对环境变化可能至关重要。不过，计算机视觉和机器人是完美的配对吗？当我们继续这篇博文时，我们会发现这一点。
什么是机器人技术？
机器人技术是一个技术分支，它集成了计算机科学和工程，同时处理物理机器人。后者配备了传感器来可视化和感知周围环境，以及与外界互动的效应器。计算机视觉在很大程度上依赖于这些传感器，使机器人能够“看到”以及瞄准感兴趣的物体。但是，计算机视觉与机器人视觉有何不同，如果有的话？
机器人视觉与计算机视觉，这两者经常被错误地视为一体。机器人视觉是机器人和自动化技术引以为豪的最新创新之一。在其更广泛的定义中，它使机器人和其他机器能够看到。机器人视觉由算法、摄像头和任何其他帮助机器人开发视觉洞察力的硬件组成。这允许机器执行复杂的视觉任务，例如机器人手臂被编程为拾取放置在板上的物体。在这种情况下，它将使用传感器、摄像头和视觉算法来执行任务。
另一方面，计算机视觉旨在通过构建处理数字图像或视频的算法，使计算机能够看到。它主要涉及图像分类、对象检测、跟踪和姿态估计。然而，计算机视觉及其在机器人行业的实现是多方面的，我们将在接下来的章节中进一步探讨。
为什么在机器人技术中选择计算机视觉？
如果您仍然对为什么机器人视觉还不够有疑问，请记住以下几点：机器人视觉可以包含计算机视觉的元素。我们知道，视觉数据处理是机器人执行指令的必要条件。机器人技术中的终极计算机视觉集成涵盖了更广泛的学科，并跨类别重新出现。从医学科学和自主导航，直到纳米技术转向机器人以利用日常运营。这表明在有条件的“机器人中的计算机视觉应用”标题中存在丰富的层。
常见应用
视觉反馈对于图像和视觉引导机器人至关重要。它们的视觉能力是使它们在不同学科中广泛使用的要素之一。总的来说，计算机视觉在机器人技术中的应用包括但不限于以下内容：
太空机器人
工业机器人
*事机器人
医疗机器人
仓储和配送
太空机器人太空机器人是一个相当普遍的类别。它主要涵盖可以多用途的飞行机器人，并包含以下元素：
在轨维修
空间建设
空间碎片清理
行星勘探和采矿
这些机器人面临的主要挑战是不断变化的环境，这阻碍了更快的检查、更大规模的样本采集、天体的殖民化和其他活动。尽管太空计划通常相当雄心勃勃，但计算机视觉的使用有望简化解决方案，即使是用于太空探索目的。
*事机器人
通过计算机视觉集成，机器人承担更广泛的任务以协助*事行动的大门是敞开的。最近的估计证实，到16年，全球在*事机器人方面的支出将达到5亿美元，这是有充分理由的：计算机视觉在*用机器人中的增强提供了不可否认的附加值。机器人技术从奢侈到必需品，已经到了视觉嵌入式机器人操作允许以下几点的地步：
*用机器人路径规划
救援机器人
基于坦克的*用机器人
探雷和销毁
最新一代的机器人技术承诺提供更先进的功能和更广泛的功能，这些功能受到人类劳动力的启发。
工业机器人
在几年内，任何需要人工干预的任务都可以部分或完全自动化。因此，工业机器人的发展将希望寄托在计算机视觉上也就不足为奇了。如今，机器人执行的工业任务清单不再局限于机器人手臂。乔治·查尔斯·德沃尔（通常被称为机器人之父）很可能会为这个名单感到自豪：
加工
切割和成型
检查和分拣
码垛和初级包装
二次包装
协作机器人
仓单领料
除此之外，工业部门对计算机视觉机器人的兴趣增加有很多好处：首先，机器人可以长期降低生产成本。其次，它们通过RA提供更好的质量和更高的生产力，第三，它们使生产具有更高的灵活性，并以最快的方式应对员工短缺。上述驱动因素引发了对工业领域机器人和计算机视觉启发的自动化解决方案的信任和进一步投资。
医疗机器人
通过计算机视觉分析3D医学图像促进了诊断和治疗，但计算机视觉在医学中的应用并不止于此。机器人在手术室中特别有用，可以完成三类操作：术前分析、术中指导和术中验证。更具体地说，他们可以使用视觉算法执行以下操作：
对手术工具进行分类
缝合组织
计划手术
辅助诊断
简而言之，他们确保手术设计和相应的步骤与大脑、骨科、心脏和其他手术的实际实施相匹配。
协作机器人
借助协作机器人，人类可以像机器人一样在同一个地方一起工作，使整个过程更加轻松，耗时更少。但是，重要的是要注意，通常，这些涉及人类和协作机器人的过程很小，并且是为特定任务而完成的。一个众所周知的例子是亚马逊的仓库机器人，它与中心的员工共存。这些机器人的唯一工作是将物品带给员工，因此他们会包装并贴上标签以供发货。
仓储和配送
随着越来越多的人在网上购物，仓库和配送中心不久前的过去转向机器人解决方案，以自动化拣选、扫描条形码、扔掉产品和其他配送阶段。在这个时代，整天站着分拣和挑选货物既不方便也不高效。以领先企业之一为例，亚马逊购买了Kiva系统，但在年，能够在没有人为干预的情况下移动产品货架。很快，联邦快递和Ocado也在几年后转向了自己的AMR，而这些只是自动化的第一波浪潮。与今天相似，将物体从一个货架移动到另一个货架是最原始的机器人挑战之一，并且还有一段路要走，使仓库和配送行业完全自动化。
机器人技术中的计算机视觉挑战
下一代机器人有望在提供的技能组合方面超过传统机器人。计算机视觉机器人的组合已经向前迈出了一大步，势必将改变这项技术。然而，自动化的突然进步和与人类协作的需求不断增加，给计算机视觉机器人带来了一些挑战。
识别移动物体：在机器人运动方面，考虑三种情况是不可或缺的：
机器人在移动，物体是静态的。
当机器人运动时，物体是静态的。
机器人和物体都在运动。
确保机器人在所有三种情况下都以内容形式运行既耗时又昂贵，但弥补了工作量，提供了更高水平的性能准确性。识别被覆盖或部分可见的物体：遮挡（当目标在框架上不可见且无法检测到时）在机器人和计算机视觉中非常常见。为了防止遮挡，构建一种将所需对象的可见部分与存储的图像连接起来的算法非常重要。
识别变形和修改形状：如果没有先进的视觉机制，机器人将无法检测变形的物体。例如，能够检测坠毁的车辆可能至关重要，特别是对于汽车行业和国防。
识别物体的位置或方向：机器人需要全面的方向感来执行制造或工业机器人的主要任务之一：拾取和放置。由于照明条件、颜色、纹理、运动等的差异，识别3D方向可能特别具有挑战性。所有这些都必须考虑在内，以便为具有强大视觉系统的表演机器人编程。
什么是机器视觉？
机器视觉是将视觉用于机器人的自动检查、过程控制和治理的制造用途。机器视觉经常与机器学习或计算机视觉混淆，是完全不同的，因为它通常被称为非常特殊的应用程序，而不仅仅是技术。机器视觉在制造过程的每个阶段都发挥着重要作用。
虽然大多数其他应用通常是科学领域，但机器视觉是一个工程领域，尽管机器视觉使用与计算机视觉和图像处理相同的技术和算法，但它使用它们来指导机器人，这正是机器人视觉今天利用它的方式。机器视觉结合了用于操作指导的软件和硬件，将自己标记为产品装配等系统不可或缺的一部分。
机器视觉带来什么
机器人：配备机器视觉的机器人可以更好地了解周围环境并提供更高的准确性。制造业：机器视觉在制造过程的每个部分都起着至关重要的作用，主要是提高操作员的效率、数据检测、检查包装、扫描条形码以及确保工人的安全。工业愿景：这些系统充当相机和计算机处理之间的链接，确保产品完整性，实现装配引导，检测特殊性等等。将机器人和机器视觉相结合的好处凭借机器视觉相对于机器人的明显优势，它们被用于许多不同的应用。让我们探讨一些最常见的用途。
装配
当与机器视觉相结合时，机器人系统现在可以具有精确的拾取和放置能力，从存储中找出重要的装配件，并将它们放置在正确的位置。
鉴定
机器人可以利用机器视觉来检测事物，使他们能够识别和分类更多的物品。有了这些特性，机器人可以更快地完成生产并改善零售流程。
检查
当涉及到检测任务时，机器视觉可以比人类更快、更准确地完成它们，使整个过程更有利可图。话虽如此，机器人现在可以通过质量控制轻松发现重要的视觉组件和任何类型的标签错误。
定位和运输零件
机器视觉被用于解释环境数据，以便机器人能够理解其下一步行动。借助机器视觉，机器人可以更好地处理视觉数据，从而确定重要部分。
导航
为了有效运行，机器人必须掌握如何在不同环境中安全移动，这就是机器视觉的部署。当机器人对周围环境保持警惕时，它会更有效地运行。如果机器人获得这样的技能，它可以使采矿、汽车和制造业等各个行业受益。
结语
机器人技术并没有停止彻底改变我们周围的世界。它几乎渗透到人们可能想到的每一个领域。由于对世界上人类操作和活动的类似控制，拥有某种自动化或人类替代品来协助日常任务几乎变得至关重要。如果没有视觉反馈和最终的计算机视觉集成到机器人引导的干预中，这些是不可能的。我们希望本文能为您提供机器人行业计算机视觉应用的完整概述。如果我们能提供进一步的帮助，请随时与我们联系。
参考
计算机视觉在机器人中的应用
超级注释(superannotate.