機器視覺在生產制造中主要用在視覺引導，尺寸測量，產品檢測，物體識別等幾個領域。 在這幾個領域中，一個最基本的算法就是產品識別和定位，比如視覺引導機器人，要在圖像中識別出要抓取的產品，并定位出坐標，才引導機器人到的產品位置。尺寸測量，產品檢測等也是一樣的，在測量和檢測之前，首先要知道有沒有產品，產品的位置在哪里，才可以應用后續的各種分析工具。 因此，產品識別和定位是一個基本問題。

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視覺定位系統組成

依托機器視覺的機器人定位系統包含攝像機系統和控制系統。 其中攝像機系統中包括計算機(具有圖像采集卡)、攝像機，主要收集視覺圖像，并應用機器視覺算法。控制系統包含控制箱和計算機，對計算機末端具體位置完成控制。 工作區利用CCD攝像機進行拍攝，并使用計算機識別圖像，得到跟蹤特征，完成數據的計算和識別，借助逆運動學方式獲取機器人每一位置的誤差，再對高精度末端執行模塊進行控制，科學調整機器人的位置和位姿。

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視覺定位系統關鍵因素

在工業生產領域，尤其是工業機器人的應用中，視覺識別定位系統顯得尤為重要，在實際的生產中，我們要關注的不僅是能不能準確抓取，同時還要關注到其速度問題，而這一塊一直是行業內的問題，我們經常遇到的工業機器人抓取通常速度是比較慢的。而一旦將速度提升上來，抓取的精度便會產生問題。 這也是視覺識別定位系統的難題，接下來我們跟隨小矩來一起了解下吧。 首先是數據量，在較為復雜的生產環境中，系統需要準確找到需要識別定位的產品； 其次是速度，如何在一些標準的生產線將速度提升到ms級別，過往的算法雖然可以在普通發揮作用，但是隨著算法不斷發展，深度學習算法往往需要搭載更加理想的GPU來實現； 然后便是問題的核心，定位精度，在深度學習系統中，我們看到的圖像都是有一定的縮放，我們需要整個系統在原圖達到像素精度的匹配； 剩下的就是識別的準確性，在很多情況下，我們能能到的學習數據很少，在這種狀態，如何來進一步提高識別的準確性！

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視覺定位 面臨挑戰

如果要設計一個可行的產品識別和定位的算法，需要克服幾方面的困難：

1、快速的指定產品 工業產品千差萬別。因此，對于每一個具體的應用，需要從幾張，甚至一張圖像上，快速指定需要查找的產品，比如當前產線需要定位鉚釘的位置，拍一張照片并進行相應的學習，就可以在后續的圖像中進行搜索定位。

2、快速的搜索產品 對于一張200萬像素的圖片，通常要求在幾十毫秒的時間可以識別和定位出產品的位置。

3、高精度的定位 工業生產對精度和公差有嚴格的要求，因此產品的定位就要力求準確。現在普遍要求識別定位算法可以達到一個像素級別的定位精度，甚至可以達到亞像素級別。

4、可以適應產品缺失、遮擋、臟污等的影響 如果一個產品被遮擋，導致產品在圖像中缺失一定比列，需要依然可以識別定位到物體。反之，如果產品表面發生臟污，導致表面的特征發生變化，需要依然可以識別定位。

5、可以適應光照亮度不均勻的影響 如果產品的亮度發生變化，比如一半亮一半暗，需要依然可以識別定位。

6、可以識別旋轉的產品 產品通常可能在360度范圍內旋轉。

7、可以識別多個產品 一張圖像中可能有多個產品，需要分別識別定位。

8、可以準確識別接近對稱的物體 接近對稱的物體很容易別識別成錯誤的方向，需要進行相應的設計。

9、可以應對物體的極性翻轉 比如學習的產品是白底黑字，但是實際上產品圖像有可能是黑底白字，需要可以識別。

編輯：黃飛

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