機(jī)器人視覺的九大挑戰(zhàn)

機(jī)器人視覺解決方案是我們實(shí)現(xiàn)機(jī)器人視野的幾大挑戰(zhàn)。即便變得越來越簡單易用，還是有一些棘手的問題。很多因素影響機(jī)器人在環(huán)境中的視覺，任務(wù)設(shè)置和工作場所。這里有9個(gè)總結(jié)出來的機(jī)器人視覺挑戰(zhàn)：

照明

　　如果有過在低光照下拍攝數(shù)碼照片的經(jīng)驗(yàn)，就會(huì)知道照明至關(guān)重要。糟糕的照明會(huì)毀掉一切。成像傳感器不像人眼那樣適應(yīng)性強(qiáng)或敏感。如果照明類型錯(cuò)誤，視覺傳感器將無法可靠地檢測到物體。

　　有各種克服照明挑戰(zhàn)的方法。一種方法是將有源照明結(jié)合到視覺傳感器本身中。其他解決方案包括使用紅外照明，環(huán)境中的固定照明或使用其他形式的光的技術(shù)，例如激光。

變形或鉸接

　　球是用計(jì)算機(jī)視覺設(shè)置來檢測的簡單對象。你可能只是檢測它的圓形輪廓，也許使用模板匹配算法。但是，如果球被壓扁，它會(huì)改變形狀，同樣的方法將不再起作用。這是變形。它會(huì)導(dǎo)致一些機(jī)器人視覺技術(shù)相當(dāng)大的問題。

　　鉸接類似，是指由可移動(dòng)關(guān)節(jié)引起的變形。例如，當(dāng)您在肘部彎曲手臂時(shí)，手臂的形狀會(huì)發(fā)生變化。各個(gè)鏈接（骨骼）保持相同的形狀，但輪廓變形。由于許多視覺算法使用形狀輪廓，因此清晰度使得物體識(shí)別更加困難。

職位和方向

　　機(jī)器人視覺系統(tǒng)最常見的功能是檢測已知物體的位置和方向。因此，大多數(shù)集成視覺解決方案通常都克服了這兩者面臨的挑戰(zhàn)。

　　只要整個(gè)物體可以在攝像機(jī)圖像內(nèi)被查看，檢測物體的位置通常是直截了當(dāng)?shù)?。許多系統(tǒng)對于對象方向的變化也是強(qiáng)健的。但是，并不是所有的方向都是平等的。雖然檢測沿一個(gè)軸旋轉(zhuǎn)的物體是足夠簡單的，但是檢測物體何時(shí)3D旋轉(zhuǎn)則更為復(fù)雜。

背景

　　圖像的背景對物體檢測的容易程度有很大的影響。想象一個(gè)極端的例子，對象被放置在一張紙上，在該紙上打印同一對象的圖像。在這種情況下，機(jī)器人視覺設(shè)置可能不可能確定哪個(gè)是真實(shí)的物體。

　　完美的背景是空白的，并提供與檢測到的物體良好的對比。它的確切屬性將取決于正在使用的視覺檢測算法。如果使用邊緣檢測器，那么背景不應(yīng)該包含清晰的線條。背景的顏色和亮度也應(yīng)該與物體的顏色和亮度不同。

閉塞

　　遮擋意味著物體的一部分被遮住了。在前面的四個(gè)挑戰(zhàn)中，整個(gè)對象出現(xiàn)在相機(jī)圖像中。遮擋是不同的，因?yàn)椴糠謱ο髞G失。視覺系統(tǒng)顯然不能檢測到圖像中不存在的東西。

　　有各種各樣的東西可能會(huì)導(dǎo)致遮擋，包括：其他物體，機(jī)器人的部分或相機(jī)的不良位置?？朔趽醯姆椒ㄍǔＩ婕皩ο蟮目梢姴糠峙c其已知模型進(jìn)行匹配，并假定對象的隱藏部分存在。

比例

　　在某些情況下，人眼很容易被尺度上的差異所欺騙。機(jī)器人視覺系統(tǒng)也可能被他們弄糊涂了。想象一下，你有兩個(gè)完全相同的物體，只是一個(gè)比另一個(gè)大。想象一下，您正在使用固定的2D視覺設(shè)置，物體的大小決定了它與機(jī)器人的距離。如果您訓(xùn)練系統(tǒng)識(shí)別較小的物體，則會(huì)錯(cuò)誤地檢測到兩個(gè)物體是相同的，并且較大的物體更接近相機(jī)。

　　尺度的另一個(gè)問題，也許不那么明顯，就是像素值的問題。如果將機(jī)器人相機(jī)放置得很遠(yuǎn)，則圖像中的對象將由較少的像素表示。當(dāng)有更多的像素代表對象時(shí)，圖像處理算法會(huì)更好地工作，但有一些例外。

照相機(jī)放置

　　不正確的相機(jī)位置可能會(huì)導(dǎo)致以前出現(xiàn)過的任何問題，所以重要的是要正確使用它。嘗試將照相機(jī)放置在光線充足的區(qū)域，以便在沒有變形的情況下盡可能清楚地看到物體，盡可能靠近物體而不會(huì)造成遮擋。照相機(jī)和觀看表面之間不應(yīng)有干擾的背景或其他物體。

運(yùn)動(dòng)

　　移動(dòng)有時(shí)會(huì)導(dǎo)致計(jì)算機(jī)視覺設(shè)置出現(xiàn)問題，特別是在圖像中出現(xiàn)模糊時(shí)。例如，這可能發(fā)生在快速移動(dòng)的傳送帶上的物體上。數(shù)字成像傳感器在短時(shí)間內(nèi)捕獲圖像，但不會(huì)瞬間捕獲整個(gè)圖像。如果一個(gè)物體在捕捉過程中移動(dòng)太快，將導(dǎo)致圖像模糊。我們的眼睛可能不會(huì)注意到視頻中的模糊，但算法會(huì)。當(dāng)有清晰的靜態(tài)圖像時(shí)，機(jī)器人視覺效果最佳。

　　與視覺算法的技術(shù)方面相比，最后的挑戰(zhàn)更多地涉及到您的視覺設(shè)置方法。機(jī)器人視野面臨的最大挑戰(zhàn)之一就是工作人員對于視覺系統(tǒng)能提供什么不切實(shí)際的期望。通過確保期望符合技術(shù)的能力，您將從技術(shù)中獲得最大收益。您可以通過確保員工接受關(guān)于視覺系統(tǒng)的教育來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。