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为什么说工业机器人的那双“慧眼”并不聪慧?
——访李群自动化创始人&CEO石金博

发布时间:2016-07-11 来源:硬创公开课 类型:人物专访 人浏览
关键字:

机器人 视觉 检测 SCARA

导  读:

李群自动化,致力于小轻量型工业机器人自主研发;2013年研发出全球首台驱控一体并联机器人。该机器人高度集成的设计已陆续被国内外厂商效仿;领导研发团队突破高速实时视觉检测技术等瓶颈,开发出具备世界先进技术水平的Apollo系列并联机器人、Artemis系列SCARA机器人及相关配套产品。

过去的工业机器人,在我们眼中一直是一些冷冰冰的自动化设备,但随着计算机视觉的应用,它慢慢变成了一个有感官,有思维,有情感的新一代工业机器人,并推动着现在珠三角、长三角、东北三省那边轰轰烈烈的机器换人运动。但是工业机器人中的计算机视觉和我们常见的计算机视觉应用有啥不一样呢?

本期硬创公开课我们请来了李群自动化创始人&CEO,以他们创新工业机器人两年多的体验,为我们阐述工业机器人的计算机视觉是怎样的,它对于帮助现在提倡的柔性自动化有何意义,以及现在在应用中遇到的问题。


机器人 视觉 检测 SCARA

石金博,李群自动化创始人&CEO,香港科技大学ECE博士,师从世界顶尖机器人专家李泽湘教授,对世界机器人先进技术和产业发展模式有深刻理解与认识。2011年创立李群自动化,致力于小轻量型工业机器人自主研发;2013年研发出全球首台驱控一体并联机器人。该机器人高度集成的设计已陆续被国内外厂商效仿;领导研发团队突破高速实时视觉检测技术等瓶颈,开发出具备世界先进技术水平的Apollo系列并联机器人、Artemis系列SCARA机器人及相关配套产品。

CV 在工业机器人上和服务机器人上的区别

Q:CV在工业机器人上的应用和服务机器人上的应用的主要区别是什么?  

其实CV在机器人的应用是从2011年开始,大家逐步在一些电子产品的装配上会用到机器视觉。像我所知的海康,原来这些公司用的主要的是视频采集,并没有加入视觉的算法。

如果说差别,应该从下面几个方面来说。

第一个是应用场景。 在工业机器人的环境里,计算机视觉看到的场景是相对单一,比如工业元器件或者材料,或者监控一些操作过程。服务机器人应用场景就要变化很多,比如生活中的场景,比如辨识人的首饰,表情啊。

在服务机器人里面,比如家用机器人,无人机,视觉其实是一个非常重要的导航的工具,利用CV完成对周边环境的测算和空间建模,还有一个领域是比较典型的,就是监控领域。

第二个是它所起的作用。计算机视觉对机器人来讲无非是解决几个事情,在工业机器人里面,可以通过视觉的导引完成轨迹或者定位的作用。

第三个是精度方面。 在工业机器人里面,计算机视觉的辨识精度一定是在毫米级以下的,这里面包括一个静态的辨识精度,一个动态的辨识精度,静态指的是相机或者观测物品相对处在一个静止的状态,它这个时候的辨识精度取决于相机的分辨率,包括物品的边缘是否清晰,差异化是否很明确,这个时候精度甚至可以达到微米级以下,服务机器人据我所知,大部分的精度并不会很高,可能会在厘米级以上。

第四个是在工作空间上的范围。 工业机器人的视觉辨识的空间,一种是把相机固定,视觉(相机)的大小是根据我的安装空间导致视觉的分辨率有所限制;但服务机器人的工作空间,我的理解它的工作空间限于电池能持续多久。

第五个是安全性。工业机器人上的视觉部分是要求不太会被人所干扰的,尽量避免人和设备的不必要交互,但在服务机器人上,人和设备的地方非常多,这是视觉是人和服务机器人交互的一个很重要的途径。 另外一个是生命周期,这里面涉及到我视觉系统里的光源,相机安装的可靠性。

那总的来讲,计算机视觉在工业机器人和服务机器人最重要的差异,我觉得主要是在精度和可靠性方面。然后剩下的就是应用场景的专门的功能需求。

Q: 工业机器人机器视觉传感器最近有什么新进展?

先简单地列举一些视觉在工业机器人里的应用:用的最多的是辨识物体的位置,方向,然后配合机器人进行抓取,一般精度要到0.01毫米左右。

我认为工业机器人的视觉传感器就是工业机器人的整个视觉传感系统,这里面考虑的大部分都是可靠性和维护性,在真正的使用中,新的硬件方案或者新的产品并不是很快就会进行导入的,它都会需要一个长期的检测过程,我们说的视觉系统一般包含相机,镜头,光源还有一些视觉的处理器,最近几年smart camera这种传感器算是用的比较多的。

smart camera大部分的用法都会选用一些PC base的用法,最典型的是 监视,康耐视或者Omron ,他们的视觉最开始都是在PC上,利用对数字相机图像的采集处理,然后利用一些视觉算法输出数据,最近几年, 监视 首先把它的smart camera把它大量应用在苹果公司相关的一些检测设备中。

这种smart camera比较好的地方是:它的封装会会非常紧凑,整个镜头非常便于安装,然后是在算法上进行了大量的简化,和设备相连的时候,整个设备的安装和相连非常的便捷。

现在最多的是基于2D的工业相机,但3D的导入会是一个非常明显的趋势,3D视觉技术现在达到的精度以及对于机器人配合的这种要求,目前来说还没到一个相对成熟的阶段,可能还需要一定的时间进行导入。

针对2D的相机,我们在选取的时候主要会考虑基于怎样的应用场景,比如被测物体的大小,需要达到的辨识精度,这个部分主要是一些规格上的选取。如果说谁家的相机会更好,我们现在主要是选择德国和日本的一些相机,比如说德国的IDS,日本的欧姆龙;镜头的话主要选择computar的镜头,在这种品质保证的情况下,其实产品大同小异,不会差别太多,可能无非就是在使用和安装习惯上的差异,以及价格包括货期都是很重要的衡量标准。

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