1 文献综述
1 引言
在传统的工业生产之中，工业机器人都是依照预设程序执行固定的动作，其运动痕迹较为单一，无法满足现代社会以及市场的复杂生产需求。而且，传统的工业机器人通常无法获悉其当前所处环境状况，在与操作人员无交互的情况下，机器人的部分操作可能会影响到附近工人的人身安全。视觉感知技术的应用，可以给上述问题提供一些解决的途径。
在复杂的生产环境和生产工序中，工业机器人能够在机器视觉的协助下承受更大的生产压力；而且机器视觉具备极高的精准性，较传统人工生产的效率有所提升，也可以避免人工生产中出现的差错。更重要的是，视觉感知系统可以时刻检测与机器人进行协作的人员位置并对其行为进行预判，避免人员与机器人碰撞而出现安全事故。
随着人工智能与深度学习技术的发展，视觉感知技术近年来成为了科研人员开发和研究工作的热门方向。本文中有关人机协作交互的相关技术，对于如智能监控或安保等其他领域技术的迭代进步，也有着重要的研究价值。
2 国内外研究现状
针对机器视觉感知技术对工业机器人精准度方面的应用与改进，国内外许多科研人员已取得了一些成果。郑振峰[1]提出相较于传统的生产方式，应用了机器视觉的工业机器人能够在生产中合理地控制生产成本，且能够全面提升生产效率。李刘求提出面向机器视觉技术，实现工业机器人取放定位的精准度，提高其运转的灵活性，与此同时，采用新型的坐标算法，比传统的矩形算法更加稳定、更加精准[2]。李野提出结合视觉定位技术、随动跟踪技术，并应用SCARA机器人系统实现一套完整的分拣-装箱系统[3]。徐呈艺等研究了基于机器视觉方法对MOTOMAN工业机器人进行轨迹控制，提出了使用背景差分法与二值化法结合的检测法。基于机器视觉的机器人轨迹控制技术赋予工业机器人智能化，运用该技术能根据现场环境信息实时控制机器人运动作业，节省了离线编程中的CAD建模环节，克服了CAD模型中虚拟轨迹与实际目标轨迹存在的形状和位置误差，从而增强了机器人的适应性、灵活性，提高了机器人工作效果[4]。李志昂等提出基于视觉反馈机制的机器人控制方法。针对传统机器人只根据待抓取物体特征点进行识别的局限性，根据系统可同时检测对象颜色和形状属性的特点，提出基于RGB颜色空间和surf算法结合的目标对象特征提取方法[5]。针对现有服务机器人抓取精度不足、抓取结构复杂等问题，杨琨等设计了一种基于语音和视觉联控的移动抓取机器人[6]。Daniela Cernega等提出了运用移动视觉伺服技术进行实时控制7自由度机器人，对装卸制造机电生产线进行实时混合控制[7]。陈磊等提出了一种产生焊接视觉效果的设计方法。以T型焊接工作站为研究对象，借助RobotStudio软件进行动态视觉效果仿真[8]。
为提高工业机器人的工作柔性，传统工业生产中，一般选择使用固定式摄像头，来处理图像，这其中主要分为单目式和双目式两大类。针对传统的固定式相机自动分拣系统，彭辉辉等提出一种基于单目移动视觉的测距和定位方法[9]。黄正军等针对单目手眼机器人视觉伺服控制问题，研究了一种基于图像轨迹规划与时序控制的无标定视觉伺服控制方法，设计了基于图像视觉反馈的视觉伺服控制器，实现了7自由度无标定机器人的视觉定位与跟踪[10]。但是单目视觉技术只能识别二维的空间环境，无法满足现阶段工业生产对机器人的需求，而双目视觉技术能使机器人识别三维空间信息，极大扩展了机器人的应用领域。李瑞斌等研究总结了国内外双目视觉研究现状[11]。在国外，20世纪后期，美国科研专家提出了视觉技术的计算理论，并适用于双目匹配技术，使图像实现了从二维平面到三维立体的转变，为后来发展双目视觉技术提供了有力的基础。而在国内，晃衍凯等提出采用双目视觉技术和颜色分割的目标识别方法。李宇飞等提出将图像视觉伺服策略应用于机器人领域。张华等提出基于双目视觉技术的机器人自定位方法，使用高斯牛顿迭代法分析机器人姿势，王庆斌等提出了基于动态外部参数的双目立体感知法和单目运动立体感知方法。
针对视觉感知技术，一些具体问题也需要关注。机器人自动控制系统中，视觉系统和避障寻优路径规划系统对于其安全可靠运行十分重要[12]。机器人视觉伺服系统主要是为了提高机器人运动过程中难以掌握的灵敏度和控制链接的复杂性。控制方式主要有：依照图像控制、依照位置控制、联合控制。机器人自动控制视觉避障寻优路径规划包括：初始化设施、适度函数设计、多目标最优路径。赵潇安基于欧氏距离角点提取方法，采用2个聚类中心之中点与角点间的欧氏最大距离为依据，提取出角点作为特征点；构造2条非平行的虚拟向量，以相互匹配的虚拟向量间的夹角为目标物体的输出姿态旋转角度，提高了姿态的测量精度与准确性[13]。针对机器人抓取过程中需要实时评估抓取质量以动态调整抓取构型的问题，薛腾等提出了基于触觉先验知识的机器人稳定抓取方法[14]。为了解决工业机器人视觉伺服中轮廓曲线角点识别效率低进而影响实时定位准确性的问题，冯毅雄等提出面向视觉伺服的工业机器人轮廓曲线角点识别算法[15]。Emrah Benli等运用热成像技术来实现机器对人体行为的视觉感知[16]。Feng Zheng等基于机器视觉，提出了一种通过机器人运动轨迹采样与拟合恢复来实现的机器人快速示教方法[17]。
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