機器視覺在機器人行業的應用（上）
http://www.moduwu.com 2025-08-04 09:48 來源：慕尼黑展覽
隨著人工智能技術的飛速發展，機器視覺作為其核心分支之一，正在深刻重塑機器人行業的運作模式與產業格局。從精密制造到智慧物流，這項技術通過賦予機器人"看"與"理解"的能力，不僅實現了工業生產效率的質變突破，更推動了物流自動化向智能化躍遷。
本文將系統梳理機器視覺在工業機器人與物流機器人兩大核心領域的技術演進路徑，結合視覺伺服控制、三維工件識別、智能分揀導航等前沿應用場景，剖析其技術原理與產業價值，為洞察機器人行業智能化轉型提供全新視角。
<工業機器人>
從2013年開始，我國已連續11年穩居全球最大工業機器人市場寶座。此外，我國制造業機器人密度已達到每萬名工人470臺，與10年前相比，增長幅度接近19倍，這充分體現了我國制造業自動化、智能化水平的顯著提升。（來源：經濟參考報）
盡管在某些年份受到全球經濟形勢、行業周期等因素的影響，增速有所波動，但總體仍保持上升趨勢。例如，在制造業自動化升級的推動下，汽車、電子等行業對工業機器人的需求持續旺盛。
一、應用場景: 引導與定位
在工業機器人技術發展中，與機器視覺相關的技術眾多，它們為工業機器人賦予了“眼睛”和“大腦”的部分功能，使其能夠更精準、高效地完成各種任務。
1、視覺伺服控制
在工業生產的諸多環節中，機器視覺技術的引導與定位功能為機器人提供了精準的“眼睛”。視覺伺服控制是這一功能的關鍵應用之一。視覺伺服控制是一種閉環控制系統，其核心在于利用視覺傳感器（如攝像頭）獲取環境或目標物體的圖像信息，并將這些信息作為反饋信號輸入到控制算法中。控制算法根據視覺反饋實時調整機器人的運動，以實現預定的任務目標，如抓取、裝配、焊接等。
【案例分享】
昊艾智能——Zivid 2+ MR60 3D相機
在工業機器人視覺伺服控制系統中，Zivid 2+ MR60 3D相機作為核心視覺傳感器，通過實時構建毫米級精度的三維環境模型，為閉環控制系統提供關鍵反饋信息。其0.24mm空間分辨率生成的高密度點云（每平方厘米5000像素），使機器人能精準識別工件微小特征，即使面對黑色塑料孔洞或高反光金屬螺紋等復雜表面，仍可實現動態軌跡修正。該設備將500萬像素成像與Sage引擎技術融合，突破傳統視覺局限，在裝配任務中支撐機器人完成誤差＜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計，使機器人系統具備類似人類的實時調整能力，成為高端制造領域實現柔性化視覺伺服控制的關鍵技術載體。
圖源：昊艾智能（展商已授權）
2、工件識別與抓取
此外，在工件識別與抓取方面，機器視覺技術同樣大顯身手。面對無序堆放的零件，傳統方法難以實現高效、準確的抓取，而2D/3D視覺定位技術則能輕松應對。通過2D視覺系統，機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視覺系統則進一步獲取零件的空間坐標和姿態信息，引導機器人準確抓取零件。
【案例分享】
大幀科技——迅猛龍VR系列 VR-600B
迅猛龍VR系列VR-600B實現無序抓取的技術核心在于其結構光3D視覺系統、高性能計算單元以及AI智能算法的深度融合。
基于灰度圖像、結合AI算法對包裹進行分割
搭載NVIDIA CUDA核心，提供強勁的圖形運算能力，支持實時處理大量的3D視覺數據和灰度圖像。搭配算法平臺Tridivision和深度學習訓練軟件TridiAI，集成550+個算子，支持深度學習和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）
3D點云和抓取姿態示意
利用結構光相移技術和DLP投影技術獲取高精度的3D點云數據，系統能夠確定物體在空間中的具體位置，為機器人提供準確的抓取目標。
圖源：大幀科技（展商已授權）
二、應用場景: 質量檢測
機器視覺在工業機器人質量檢測環節中起到了核心賦能作用，通過模擬人類視覺功能并結合自動化技術，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
機器視覺技術通過攝像頭高精度捕捉產品圖像，結合深度學習與模式識別等先進圖像處理算法，實現對表面缺陷的微米級精準檢測，可識別劃痕、裂紋、氣泡、色差等細微瑕疵，其檢測精度與效率遠超人工檢測能力；同時系統能對缺陷進行實時自動分類（如按嚴重程度區分），生成結構化數據以指導自動化分揀或返工流程，顯著減少人工干預，構建起從缺陷識別到智能分揀的完整質量管控閉環。
【案例分享】
基恩士——全自動掃描3D視覺系統LJ-S8000
LJ-S8000采用飛掃激光技術，具備3200 points/profile 的超高精度3D掃描能力，能夠迅速捕捉產品表面的微小特征。結合其微米級的垂直方向分辨率，系統能夠檢測出微米級的形變或表面粗糙度，滿足半導體、精密加工等嚴苛場景的需求。這種高精度檢測能力，使得LJ-S8000在精密零部件檢測中表現出色，如汽車齒輪、軸承、手機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計的優勢。它集合了3D激光輪廓儀的精度和相機的便捷，能夠同步獲取產品的高度、顏色、紋理信息，從而提升缺陷識別的準確率。例如，在檢測過程中，系統能夠測量凹陷、劃痕等各種高度的外觀缺陷，為質量控制提供更加全面的數據支持。
圖源：基恩士（展商已授權）
<物流機器人>
2025年中國物流機器人市場延續高速增長態勢，市場規模預計突破200億元。其中，倉儲物流機器人細分領域表現尤為突出，市場規模已突破1000億元，應用場景覆蓋范圍較五年前擴大3倍以上。（來源：央廣網）這一增長主要得益于：
電商需求驅動
預計2025年中國快遞業務量將達到1900億件，電商大促期間單日訂單峰值超10億件，物流機器人成為應對爆發式需求的關鍵工具。
制造業升級
汽車、電子等行業的“燈塔工廠”對零部件配送誤差率要求低于0.01%，推動AGV（自動導引車）和AMR（自主移動機器人）滲透率提升至35%。
政策與資本加持
2024年國家發改委設立100億元智能制造專項基金，其中30%投向物流自動化領域，加速技術國產化進程。
一、應用場景: 分揀與搬運
機器視覺在物流機器人中扮演著“智能眼睛”和“決策大腦”的核心角色，尤其在分揀與搬運過程中，通過高精度感知、實時數據處理和動態抓取能力，顯著提升了物流作業的效率、準確性和靈活性。
1、條碼讀取
作用：快速識別包裹標簽，實現分揀自動化。
技術：高精度工業相機+OCR算法
挑戰：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：一方面，貨物表面覆蓋的薄膜易產生反光，干擾條碼的正常讀取；另一方面，在運輸途中，條碼容易遭受臟污和磨損，進一步加劇了識別難度。這些問題直接導致條碼讀取效率低下，嚴重影響入庫作業的整體效率。為解決這一難題，R-8000系列智能讀碼器應運而生。該讀碼器搭載了自主研發的1D、2D Ultra算法，具備強大的條碼識別能力，能夠高效、準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對，從而顯著提升入庫效率。
圖源：研祥金碼（展商已授權）
2、貨架位移檢測
作用：檢測貨架位置和傾斜角度，確保機器人安全操作。
技術：激光雷達+IMU（慣性測量單元）
【案例分享】
海伯森——面陣固態激光雷達
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激光雷達傳感器，通過發射激光脈沖并測量其往返時間計算目標距離。
（1）實時位置監測
通過掃描貨架表面點云數據，結合空間坐標算法，可實時定位貨架在倉庫中的絕對位置。支持多機協同工作，覆蓋大面積倉儲區域，實現全局地圖構建與動態更新。
（2）傾斜角度計算
基于點云數據的空間分布特征，通過幾何算法（如最小二乘法擬合平面）計算貨架的傾斜角度。配合用戶自定義感興趣區域（ROI）功能，可聚焦關鍵區域（如貨架頂部、連接處）進行高精度監測。
（3）高分辨率與視場角
HPS-3D640型號分辨率達640×480，視場角覆蓋68°×55°，確保對貨架的全面掃描，減少盲區。
圖源：海伯森（展商已授權）
二、應用場景: AGV/AMR導航
AGV（自動導引車）和AMR（自主移動機器人）是倉儲物流中的關鍵設備，負責貨物搬運和路徑規劃。機器視覺在AGV和AMR導航中扮演關鍵角色，通過攝像頭、深度相機等視覺傳感器實現環境感知、定位和路徑規劃。
1、視覺SLAM（同步定位與建圖）
視覺SLAM 主要依托相機來實時感知環境，構建地圖并定位機器人位置。相較于其他方式，相機成本較低，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 受到了廣泛關注。
優勢：
（1）低成本：視覺傳感器價格遠低于激光雷達。
（2）高靈活性：無需預先部署磁條或反光板，適合動態環境。
（3）高擴展性：可快速適應倉庫布局變化。
挑戰：對光照、環境復雜度敏感，需結合其他傳感器提升魯棒性。
【案例分享】
在物流與智能設備創新領域，相關企業正積極探索更具成本效益與廣泛適用性的導航技術方案。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航解決方案。該方案突破傳統依賴激光雷達的模式，借助攝像頭與先進AI算法的深度融合，讓設備能夠實時精準捕捉周圍環境特征，并快速構建環境地圖，從而實現高精度導航。這種創新方式不僅降低了整體成本，還大大拓展了應用場景的覆蓋范圍，為行業智能化發展帶來了新的思路與可能。（新聞來源：中國網）
機器視覺技術在機器人行業的應用已經取得了顯著成效，不僅推動了工業自動化的轉型升級，也滿足了物流行業爆發式增長的需求。隨著技術的不斷進步和應用場景的持續拓展，機器視覺在機器人行業的應用前景將更加廣闊。
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