14、机器人视觉系统：原理、应用与发展

机器人视觉系统：原理、应用与发展

1. 机器人视觉系统的现状与挑战

当前，基于计算机的机器视觉系统在应对工业应用的复杂性时面临一定挑战。数据量过大以及处理要求耗时过长，使得其在一些场景下难以满足需求。尽管数据识别技术和批量处理方法能有所改善，但无法从根本上解决问题。而有限状态电子系统的新硬件架构则是解决这一问题的关键，采用新架构的视觉仪器将为人工智能系统的集成商提供视觉组件，新一代机器视觉产品能够在实时工业环境中运行，且价格合理。

2. 机器视觉系统中使用的相机

机器视觉系统中使用的电视摄像机通常分为两大类：
- 管型相机 ：最常见的管型电视摄像机是光导摄像管（vidicon），它在机器视觉发展中曾发挥重要作用。其工作原理是将图像聚焦在光敏层（目标）上，通过电子束扫描图像目标区域产生相应的电信号。管型相机的主要特点如下：
1. 可能具有高分辨率。
2. 根据所选的管子，可能具有高灵敏度。
3. 由于响应速度低，存在图像滞后现象。
4. 图像残留（即永久性或半永久性保留图像）。
5. 几何畸变和漂移（图像位置的明显变化）。

除了在某些对灵敏度或分辨率有特殊要求的特殊情况下，通常应使用固态相机。

• 固态相机 ：电荷耦合器件（CCD）于20世纪60年代末在贝尔实验室发明，目前有多家公司为工业制造不同类型的传感器和相机。固态相机又可分为线扫描相机和固态矩阵相机：

  • 线扫描相机