“长了眼睛”的机器人，涂装也能实现3D识别了！

目前，智能化开始普及，之前看似高深莫测的机器人已经日趋平民化，机器设备也开始走高端路线。各类识别系统逐步应用到工厂生产环节中从最初的人为识别到红外识别系统，再到更加智能化的视觉识别系统，无一例外，体现了“自动化”已然是大势所趋。

各大企业可以利用视觉识别进行对象检测、人脸识别、图像识别等一系列极具商业价值的研究。所谓视觉识别，就是将采集到的信息转化为数字信号，再采用先进的计算机软硬件技术对图像数据信号进行处理，主要应用于缺陷检测、尺寸测量、角度测量等。

人为识别

即通过最原始的人工进行作业。部分中小型企业仍采用人工喷涂方式，其优势在于操作方便、灵活，适合小批量生产，然而其劣势也很明显，喷涂质量难以把控，生产效率低下，生产成本较高。

红外识别系统

通过红外线测量光幕把零件的轮廓信息提供给相关设备，目前已应用在喷涂设备中。

工作原理

使用同步扫描来识别被挡的通道，当所有的扫描都完成后，系统记录哪些通道通光，哪些被遮挡。根据系统定义输出信号，该信号根据客户的上位机可以是模拟量信号、开关量信号或者RS485通讯信号。

特点

（1）检测距离远近可调，适合线性喷涂或UV喷涂机使用；

（2）检测精度可根据客户所需，该品检测精度多样可选；

（3）抗干扰防静电，可以运用于静电喷涂、粉尘喷涂等恶劣环境。

视觉识别系统

机器视觉系统是指基于机器视觉原理建立的检查或测量及引导机器人等的系统。

在工业生产中，工业机器人主要应用于焊接、喷涂、装配、搬运等作业，而其视觉测量与控制在机器人领域占有重要地位。

某企业的视觉识别装备系统利用了机器视觉控制中视觉测量对工件进行信息读取。

现场视觉识别操作

工作原理

根据客户的不同的工件进行设定计算，机器手会根据视觉系统发送过来的信息，进行3D意义上的全部识别。

其内部的具体工作流程为：

特点

降低工人的劳动强度；

降低生产成本；

提高了涂装效率。

普通的机器人手臂的操作精密度较差，对于位置的把控上也较差，因此，视觉测量与控制是机器视觉识别系统完成一系列精确任务的必然选择。

机器视觉伺服系统控制方法分为三种：基于位置、基于图像、混合视觉伺服。

1、基于位置

工作原理：利用已标定内外参数的摄像机，从图像特征估算出物体的三维空间位置，然后在笛卡尔空间对机器手臂进行控制。

优点：

（1）机器手臂的规划路径简单、自然；

（2）控制器实现简单。

2、基于图像

工作原理：利用安装在机器手臂上的摄像机对目标进行数据读取，将图像误差转化为机器手臂路径的变化，从而降低工件的误差。

优点：

（1）无须对摄像机进行数据设定；

（2）控制精度较高。

3、混合视觉伺服

工作原理：使用扩展图像坐标在图像空间控制位置，通过部分三维重构在笛卡尔空间控制旋转。

优点：

（1）无须进行摄像机数据设定；

（2）精度较高；

（3）机器手臂操作简便。

涂装，作为家具产品中增强设计感的重要一环，却是家具生产过程中出现缺陷种类最多的一个步骤，对于传统的涂装技术而言，出现缺陷的概率更大。

与传统涂装技术相比，视觉涂装系统在涂胶漆膜缺陷的判定上表现出大大的优越性，主要是通过检测现场物体轮廓或表面与标准图的差异，实现缺陷的自动识别、统计上报，大大降低了检查工作的劳动强度，提高了检验的精度，防止缺陷流入下道工序。