机器人3D视觉识别转变自动化应用

如今，大多数视觉引导机器人(VGR)都利用了2D视觉系统。这些视觉系统允许机器人通过定位空间中的零件并确保其处于正确的位置来保持更高的精确度。虽然这是对没有视觉能力的机器人系统的重大改进，但机器人3D视觉的最新发展将识别提升到一个全新的水平。

3D视觉为机器人系统在空间中定位零件的位置和方向提供了更大的灵活性和可靠性，即使是在一堆随机混合的零件中。

机器人3D视觉识别是如何工作的

机器人的3D视觉系统非常复杂，但可以遵循相同的一般工作流程。首先，将各种图案投射到随机堆放的零件上，让视觉系统测量零件与传感器之间的距离。然后，通过参考模式字典和系统中已注册的3D CAD模型对零件的定位和方向进行识别。最后，系统判断机器人是否能够抓住部件，并将此数据发送给机器人控制器，最终发送给机器人手臂。

虽然不是所有用于机器人应用的3D视觉系统都是一样的，但上面描述的系统工作流代表了一种识别零件并将信息传递给机器人的通用方法。

机器人3D视觉识别的好处

3D视觉对机器人最直接的好处是，它可以消除在机器人工作单元中手动装卸零件过程中产生的任何瓶颈。如果没有随机挑选零件的能力，这种手工工作速度很慢，并限制了其他机器人系统的生产力。带有3D视觉系统的拾取和放置机器人释放了自动化的全部生产力潜力。

除此之外，拥有先进3D视觉系统的机器人要灵活得多。它们可以处理更多种类的部件，并考虑到环境中的更多变量，帮助维持高水平的正常运行时间并加速ROI。通过大量的预编程，它们还减少了集成需求，进一步提高了ROI。

机器人3D视觉系统才刚刚开始被制造商采用，但这项技术带来的不同是显而易见的。具有3D视觉系统的机器人更加灵活，能力更强，生产效率更高。

随着3D视觉技术在未来几年的广泛应用，深度学习等其他技术的应用也将同步增加，从而导致生产效率和能力大幅提高的工业机器人。

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