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隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器視覺作為其核心分支之一，正在深刻重塑機(jī)器人行業(yè)的運(yùn)作模式與產(chǎn)業(yè)格局。從精密制造到智慧物流，這項(xiàng)技術(shù)通過賦予機(jī)器人"看"與"理解"的能力，不僅實(shí)現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)效率的質(zhì)變突破，更推動了物流自動化向智能化躍遷。

本文將系統(tǒng)梳理機(jī)器視覺在工業(yè)機(jī)器人與物流機(jī)器人兩大核心領(lǐng)域的技術(shù)演進(jìn)路徑，結(jié)合視覺伺服控制、三維工件識別、智能分揀導(dǎo)航等前沿應(yīng)用場景，剖析其技術(shù)原理與產(chǎn)業(yè)價值，為洞察機(jī)器人行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供全新視角。

<工業(yè)機(jī)器人>

從2013年開始，我國已連續(xù)11年穩(wěn)居全球最大工業(yè)機(jī)器人市場寶座。此外，我國制造業(yè)機(jī)器人密度已達(dá)到每萬名工人470臺，與10年前相比，增長幅度接近19倍，這充分體現(xiàn)了我國制造業(yè)自動化、智能化水平的顯著提升。（來源：經(jīng)濟(jì)參考報(bào)）

盡管在某些年份受到全球經(jīng)濟(jì)形勢、行業(yè)周期等因素的影響，增速有所波動，但總體仍保持上升趨勢。例如，在制造業(yè)自動化升級的推動下，汽車、電子等行業(yè)對工業(yè)機(jī)器人的需求持續(xù)旺盛。

一、應(yīng)用場景: 引導(dǎo)與定位

在工業(yè)機(jī)器人技術(shù)發(fā)展中，與機(jī)器視覺相關(guān)的技術(shù)眾多，它們?yōu)楣I(yè)機(jī)器人賦予了“眼睛”和“大腦”的部分功能，使其能夠更精準(zhǔn)、高效地完成各種任務(wù)。

1、視覺伺服控制

在工業(yè)生產(chǎn)的諸多環(huán)節(jié)中，機(jī)器視覺技術(shù)的引導(dǎo)與定位功能為機(jī)器人提供了精準(zhǔn)的“眼睛”。視覺伺服控制是這一功能的關(guān)鍵應(yīng)用之一。視覺伺服控制是一種閉環(huán)控制系統(tǒng)，其核心在于利用視覺傳感器（如攝像頭）獲取環(huán)境或目標(biāo)物體的圖像信息，并將這些信息作為反饋信號輸入到控制算法中。控制算法根據(jù)視覺反饋實(shí)時調(diào)整機(jī)器人的運(yùn)動，以實(shí)現(xiàn)預(yù)定的任務(wù)目標(biāo)，如抓取、裝配、焊接等。

【案例分享】

昊艾智能——Zivid 2+ MR60 3D相機(jī)

在工業(yè)機(jī)器人視覺伺服控制系統(tǒng)中，Zivid 2+ MR60 3D相機(jī)作為核心視覺傳感器，通過實(shí)時構(gòu)建毫米級精度的三維環(huán)境模型，為閉環(huán)控制系統(tǒng)提供關(guān)鍵反饋信息。其0.24mm空間分辨率生成的高密度點(diǎn)云（每平方厘米5000像素），使機(jī)器人能精準(zhǔn)識別工件微小特征，即使面對黑色塑料孔洞或高反光金屬螺紋等復(fù)雜表面，仍可實(shí)現(xiàn)動態(tài)軌跡修正。該設(shè)備將500萬像素成像與Sage引擎技術(shù)融合，突破傳統(tǒng)視覺局限，在裝配任務(wù)中支撐機(jī)器人完成誤差＜0.1mm的精密操作，在焊接/涂膠場景下確保軌跡跟蹤精度達(dá)亞毫米級。這種將高保真視覺感知與伺服控制深度耦合的設(shè)計(jì)，使機(jī)器人系統(tǒng)具備類似人類的實(shí)時調(diào)整能力，成為高端制造領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)柔性化視覺伺服控制的關(guān)鍵技術(shù)載體。

圖源：昊艾智能（展商已授權(quán)）

2、工件識別與抓取

此外，在工件識別與抓取方面，機(jī)器視覺技術(shù)同樣大顯身手。面對無序堆放的零件，傳統(tǒng)方法難以實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的抓取，而2D/3D視覺定位技術(shù)則能輕松應(yīng)對。通過2D視覺系統(tǒng)，機(jī)器人可以識別零件的形狀、顏色等特征，確定其在平面上的位置；3D視覺系統(tǒng)則進(jìn)一步獲取零件的空間坐標(biāo)和姿態(tài)信息，引導(dǎo)機(jī)器人準(zhǔn)確抓取零件。

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大幀科技——迅猛龍VR系列 VR-600B

迅猛龍VR系列VR-600B實(shí)現(xiàn)無序抓取的技術(shù)核心在于其結(jié)構(gòu)光3D視覺系統(tǒng)、高性能計(jì)算單元以及AI智能算法的深度融合。

基于灰度圖像、結(jié)合AI算法對包裹進(jìn)行分割

搭載NVIDIA CUDA核心，提供強(qiáng)勁的圖形運(yùn)算能力，支持實(shí)時處理大量的3D視覺數(shù)據(jù)和灰度圖像。搭配算法平臺Tridivision和深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練軟件TridiAI，集成550+個算子，支持深度學(xué)習(xí)和AI小樣本快速建模。這些平臺支持基于灰度圖像的AI分割模型，能夠分離復(fù)雜的物體形狀，減少識別和抓取錯誤。

圖源：大幀科技（展商已授權(quán)）

3D點(diǎn)云和抓取姿態(tài)示意

利用結(jié)構(gòu)光相移技術(shù)和DLP投影技術(shù)獲取高精度的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠確定物體在空間中的具體位置，為機(jī)器人提供準(zhǔn)確的抓取目標(biāo)。

圖源：大幀科技（展商已授權(quán)）

二、應(yīng)用場景: 質(zhì)量檢測

機(jī)器視覺在工業(yè)機(jī)器人質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)中起到了核心賦能作用，通過模擬人類視覺功能并結(jié)合自動化技術(shù)，顯著提升了檢測效率、精度和智能化水平。

1、缺陷檢測與分類

機(jī)器視覺技術(shù)通過攝像頭高精度捕捉產(chǎn)品圖像，結(jié)合深度學(xué)習(xí)與模式識別等先進(jìn)圖像處理算法，實(shí)現(xiàn)對表面缺陷的微米級精準(zhǔn)檢測，可識別劃痕、裂紋、氣泡、色差等細(xì)微瑕疵，其檢測精度與效率遠(yuǎn)超人工檢測能力；同時系統(tǒng)能對缺陷進(jìn)行實(shí)時自動分類（如按嚴(yán)重程度區(qū)分），生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以指導(dǎo)自動化分揀或返工流程，顯著減少人工干預(yù)，構(gòu)建起從缺陷識別到智能分揀的完整質(zhì)量管控閉環(huán)。

【案例分享】

基恩士——全自動掃描3D視覺系統(tǒng)LJ-S8000

LJ-S8000采用飛掃激光技術(shù)，具備3200 points/profile 的超高精度3D掃描能力，能夠迅速捕捉產(chǎn)品表面的微小特征。結(jié)合其微米級的垂直方向分辨率，系統(tǒng)能夠檢測出微米級的形變或表面粗糙度，滿足半導(dǎo)體、精密加工等嚴(yán)苛場景的需求。這種高精度檢測能力，使得LJ-S8000在精密零部件檢測中表現(xiàn)出色，如汽車齒輪、軸承、手機(jī)中框等高精度零件的尺寸測量和平面度、圓度、同軸度等參數(shù)的檢測，以及表面缺陷如劃痕、凹坑、毛刺的識別。

除了高精度檢測，LJ-S8000還具備多傳感器融合設(shè)計(jì)的優(yōu)勢。它集合了3D激光輪廓儀的精度和相機(jī)的便捷，能夠同步獲取產(chǎn)品的高度、顏色、紋理信息，從而提升缺陷識別的準(zhǔn)確率。例如，在檢測過程中，系統(tǒng)能夠測量凹陷、劃痕等各種高度的外觀缺陷，為質(zhì)量控制提供更加全面的數(shù)據(jù)支持。

圖源：基恩士（展商已授權(quán)）

<物流機(jī)器人>

2025年中國物流機(jī)器人市場延續(xù)高速增長態(tài)勢，市場規(guī)模預(yù)計(jì)突破200億元。其中，倉儲物流機(jī)器人細(xì)分領(lǐng)域表現(xiàn)尤為突出，市場規(guī)模已突破1000億元，應(yīng)用場景覆蓋范圍較五年前擴(kuò)大3倍以上。（來源：央廣網(wǎng)）這一增長主要得益于：

電商需求驅(qū)動

預(yù)計(jì)2025年中國快遞業(yè)務(wù)量將達(dá)到1900億件，電商大促期間單日訂單峰值超10億件，物流機(jī)器人成為應(yīng)對爆發(fā)式需求的關(guān)鍵工具。

制造業(yè)升級

汽車、電子等行業(yè)的“燈塔工廠”對零部件配送誤差率要求低于0.01%，推動AGV（自動導(dǎo)引車）和AMR（自主移動機(jī)器人）滲透率提升至35%。

政策與資本加持

2024年國家發(fā)改委設(shè)立100億元智能制造專項(xiàng)基金，其中30%投向物流自動化領(lǐng)域，加速技術(shù)國產(chǎn)化進(jìn)程。

一、應(yīng)用場景: 分揀與搬運(yùn)

機(jī)器視覺在物流機(jī)器人中扮演著“智能眼睛”和“決策大腦”的核心角色，尤其在分揀與搬運(yùn)過程中，通過高精度感知、實(shí)時數(shù)據(jù)處理和動態(tài)抓取能力，顯著提升了物流作業(yè)的效率、準(zhǔn)確性和靈活性。

1、條碼讀取

作用：快速識別包裹標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)分揀自動化。

技術(shù)：高精度工業(yè)相機(jī)+OCR算法

挑戰(zhàn)：條碼污損、傾斜或遮擋時識別率下降

【案例分享】

研祥金碼——R-8000系列智能讀碼器

托盤貨物在倉儲與物流過程中面臨雙重挑戰(zhàn)：一方面，貨物表面覆蓋的薄膜易產(chǎn)生反光，干擾條碼的正常讀取；另一方面，在運(yùn)輸途中，條碼容易遭受臟污和磨損，進(jìn)一步加劇了識別難度。這些問題直接導(dǎo)致條碼讀取效率低下，嚴(yán)重影響入庫作業(yè)的整體效率。為解決這一難題，R-8000系列智能讀碼器應(yīng)運(yùn)而生。該讀碼器搭載了自主研發(fā)的1D、2D Ultra算法，具備強(qiáng)大的條碼識別能力，能夠高效、準(zhǔn)確地讀取貨物上的每一個條碼，即便是褶皺、破損或低對比度的難識別條碼也能輕松應(yīng)對，從而顯著提升入庫效率。

圖源：研祥金碼（展商已授權(quán)）

2、貨架位移檢測

作用：檢測貨架位置和傾斜角度，確保機(jī)器人安全操作。

技術(shù)：激光雷達(dá)+IMU（慣性測量單元）

【案例分享】

海伯森——面陣固態(tài)激光雷達(dá)

HPS-3D系列是最新一代基于ToF(Time-of-Flight飛行時間）原理的高性能面陣固態(tài)激光雷達(dá)傳感器，通過發(fā)射激光脈沖并測量其往返時間計(jì)算目標(biāo)距離。

（1）實(shí)時位置監(jiān)測

通過掃描貨架表面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，結(jié)合空間坐標(biāo)算法，可實(shí)時定位貨架在倉庫中的絕對位置。支持多機(jī)協(xié)同工作，覆蓋大面積倉儲區(qū)域，實(shí)現(xiàn)全局地圖構(gòu)建與動態(tài)更新。

（2）傾斜角度計(jì)算

基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間分布特征，通過幾何算法（如最小二乘法擬合平面）計(jì)算貨架的傾斜角度。配合用戶自定義感興趣區(qū)域（ROI）功能，可聚焦關(guān)鍵區(qū)域（如貨架頂部、連接處）進(jìn)行高精度監(jiān)測。

（3）高分辨率與視場角

HPS-3D640型號分辨率達(dá)640×480，視場角覆蓋68°×55°，確保對貨架的全面掃描，減少盲區(qū)。

圖源：海伯森（展商已授權(quán)）

二、應(yīng)用場景: AGV/AMR導(dǎo)航

AGV（自動導(dǎo)引車）和AMR（自主移動機(jī)器人）是倉儲物流中的關(guān)鍵設(shè)備，負(fù)責(zé)貨物搬運(yùn)和路徑規(guī)劃。機(jī)器視覺在AGV和AMR導(dǎo)航中扮演關(guān)鍵角色，通過攝像頭、深度相機(jī)等視覺傳感器實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知、定位和路徑規(guī)劃。

1、視覺SLAM（同步定位與建圖）

視覺SLAM 主要依托相機(jī)來實(shí)時感知環(huán)境，構(gòu)建地圖并定位機(jī)器人位置。相較于其他方式，相機(jī)成本較低，能較為輕松地集成到各類商品硬件上，同時獲取的圖像信息豐富多樣。正因如此，視覺SLAM 受到了廣泛關(guān)注。

優(yōu)勢：

（1）低成本：視覺傳感器價格遠(yuǎn)低于激光雷達(dá)。

（2）高靈活性：無需預(yù)先部署磁條或反光板，適合動態(tài)環(huán)境。

（3）高擴(kuò)展性：可快速適應(yīng)倉庫布局變化。

挑戰(zhàn)：對光照、環(huán)境復(fù)雜度敏感，需結(jié)合其他傳感器提升魯棒性。

【案例分享】

在物流與智能設(shè)備創(chuàng)新領(lǐng)域，相關(guān)企業(yè)正積極探索更具成本效益與廣泛適用性的導(dǎo)航技術(shù)方案。近期，極智嘉與英特爾攜手，共同推出了一種基于純視覺的導(dǎo)航解決方案。該方案突破傳統(tǒng)依賴激光雷達(dá)的模式，借助攝像頭與先進(jìn)AI算法的深度融合，讓設(shè)備能夠?qū)崟r精準(zhǔn)捕捉周圍環(huán)境特征，并快速構(gòu)建環(huán)境地圖，從而實(shí)現(xiàn)高精度導(dǎo)航。這種創(chuàng)新方式不僅降低了整體成本，還大大拓展了應(yīng)用場景的覆蓋范圍，為行業(yè)智能化發(fā)展帶來了新的思路與可能。（新聞來源：中國網(wǎng)）

機(jī)器視覺技術(shù)在機(jī)器人行業(yè)的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著成效，不僅推動了工業(yè)自動化的轉(zhuǎn)型升級，也滿足了物流行業(yè)爆發(fā)式增長的需求。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的持續(xù)拓展，機(jī)器視覺在機(jī)器人行業(yè)的應(yīng)用前景將更加廣闊。