机器视觉

进行重复的运动对于工业机器人而言并不困难，而如果面对一个无序的环境，就需要它能对环境进行识别、分析和判断。

原理

通过工业相机等传感器获取外部环境图像，经过处理器/计算机分析后，使机器人能够识别、理解并作出相应反应的技术。这一技术综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等多个领域的知识，是现代科技领域的重要分支。

使用场景

• 高速分拣
  实现货品在高速传送线上的智能分拣，机器人视觉系统同步发送工件的位置数据与空间姿态，引导机器人单独或协同完成高速分拣流程。
• 自动码垛、拆垛
  通过将视觉与 NRC 系统的码垛工艺结合利用，不需要对机器人进行复杂编程即可实现自动拆垛、码垛流程。
• 上下料
  可以应用在冲压、CNC、折弯等多种场景下的机床上下料，无需人工值守，通过 3D 视觉技术，系统自动识别料框中工件的位置数据与空间姿态，保证每次上下料准确。

优势

• 精准定位：准确定位工件的空间坐标与姿态信息，来料无需进行排列或者放置即可定位抓取。
• 方便部署：无需复杂的机械固定设计，提供自动机械的可靠性。
• 简单易用，参数配置灵活：用户可自定义视觉参数，参数配置灵活，界面直观、简洁。
• 传送带跟踪：纳博特自研的跟踪工艺，可以有效降低跟踪失误率，无需复杂编程。
• 指令丰富：我们将视觉的使能、触发、计数、运行等过程细分为多个指令，用户可以自由定制自己的视觉工艺。
• 多工艺搭配：视觉工艺可以和多种工艺搭配使用，如上下料、码垛，通过视觉可以减少人工示教时间，提高运行效率。
• 多机协作：视觉系统自动将多个抓取任务分配给产线上的多个机器人协作抓取，实现 1+1>2 的效率。
• 多品牌支持：支持海康威视、Sensopart、莱卡、康耐视、基恩士等全品牌相机

未来发展趋势

• 智能化水平不断提升：随着深度学习等技术的不断发展，机器人视觉系统的智能化水平将不断提升，能够更准确地识别和分析图像信息，具备更高的自主性和适应性。
• 三维视觉技术：三维视觉技术能够获取物体的三维空间信息，对于机器人导航、操作等任务具有重要意义。未来，三维视觉技术将在机器人视觉系统中得到广泛应用。
• 硬件微型化、轻量化：随着微电子技术、新材料等技术的不断发展，机器人视觉系统的硬件装置将越来越微型化、轻量化，提高机器人的便携性和适应性。
• 多传感器融合技术：多传感器融合技术能够将不同传感器的信息进行融合处理，提高机器人视觉系统的感知能力和鲁棒性。这一技术将在未来得到广泛应用。