作為機器視覺行業(yè)中人，一般都比較熟悉“機器視覺”概念，但是因為這個行業(yè)本身的技術(shù)含量比較高。大部分行業(yè)中視覺人還一直將視覺停留在質(zhì)量控制檢測上面。一般說到視覺應(yīng)用時，大多都是指顏色、尺寸、外形等參數(shù)是否合格，被測物是否有瑕疵等比較狹義的理解。
實際工業(yè)生產(chǎn)中，機器視覺已經(jīng)不僅僅是在檢測這個環(huán)節(jié)上有應(yīng)用了。機器人已經(jīng)開始代替越來越多的人工崗位。目前傳統(tǒng)的“無人車間”還是執(zhí)行一些簡單、重復(fù)的動作。車間中的機器人已經(jīng)擁有較復(fù)雜的執(zhí)行動作，其執(zhí)行動作的精度、速度及難度已經(jīng)超過人類了，但機器人本身卻是個“瞎子”。目前大多數(shù)機器人還不具備“思考能力”，也就是說，機器人還不能根據(jù)現(xiàn)場實際發(fā)生的情況來判斷下一步動作。比如說：焊接機器人，其每次焊接的位置序列只能是提前編程好的位置。就算實際焊盤中的產(chǎn)品位置發(fā)生偏移了，機器人還是會照著錯誤的位置焊接。這就需要給機器人一個“大腦”，也就是需要給機器人裝上視覺系統(tǒng)。
目前在自動化行業(yè)，機器人和視覺系統(tǒng)的結(jié)合已經(jīng)越來越緊密了。很多著名高校的機械學(xué)院、自動化學(xué)院已經(jīng)開具了圖像處理課程。很多高校也嘗試和企業(yè)建立聯(lián)合實驗室，讓學(xué)生能實實在在的模擬生產(chǎn)線上做實驗。如沈陽工業(yè)大學(xué)和維視圖像建立的聯(lián)合實驗室。
機器視覺實驗室一角
在一些像富士康這樣的大工廠里面，生產(chǎn)機器人已經(jīng)具備了思考的能力，但是其思考能力很有限——只能知道物體在平面上的位置。機器人只能獲取到被測物的二維信息。這種技術(shù)已經(jīng)非常成熟且應(yīng)用廣泛。
而在索尼公司或一些科研單位實驗室中，很多“匪夷所思”的機器人“大腦”已經(jīng)可以實現(xiàn)了。比如，索尼公司的虛擬現(xiàn)實技術(shù)所獲取的維視信息已經(jīng)接近人眼的1/100了。維視圖像自主研發(fā)的雙目視覺也已經(jīng)可以獲取到被測物特征點的三維坐標(biāo)，可以實現(xiàn)機器人的三維定位了。
雙目導(dǎo)航機器人
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