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     機器人視覺(jué)解決方案是我們實(shí)現機器人視野的幾大挑戰。即便變得越來(lái)越簡(jiǎn)單易用，還是有一些棘手的問(wèn)題。很多因素影響機器人在環(huán)境中的視覺(jué)，任務(wù)設置和工作場(chǎng)所。這里有9個(gè)總結出來(lái)的機器人視覺(jué)挑戰：

照明

      如果有過(guò)在低光照下拍攝數碼照片的經(jīng)驗，***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性強或敏感。如果照明類(lèi)型錯誤，視覺(jué)傳感器將無(wú)法******地檢測到物體。

      有各種克服照明挑戰的方法。一種方法是將有源照明結合到視覺(jué)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

      球是用計算機視覺(jué)設置來(lái)檢測的簡(jiǎn)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 )導致一些機器人視覺(jué)技術(shù)相當大的問(wèn)題。

      鉸接類(lèi)似，是指由可移動(dòng)關(guān)節引起的變形。例如，當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(jué)算法使用形狀輪廓，因此清晰度使得物體識別更加困難。

職位和方向

      機器人視覺(jué)系統***常見(jiàn)的功能是檢測已知物體的位置和方向。因此，大多數集成視覺(jué)解決方案通常都克服了這兩者面臨的挑戰。

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

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)******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，機器人視覺(jué)設置可能不可能確定哪個(gè)是真實(shí)的物體。

      ******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(jué)檢測算法。如果使用邊緣檢測器，那么背景不應該包含清晰的線(xiàn)條。背景的顏色和亮度也應該與物體的顏色和亮度不同。

閉塞

      遮擋意味著(zhù)物體的一部分被遮住了。在前面的四個(gè)挑戰中，整個(gè)對象出現在相機圖像中。遮擋是不同的，因為部分對象丟失。視覺(jué)系統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 )導致遮擋，包括：其他物體，機器人的部分或相機的不良位置?？朔趽醯姆椒ㄍǔＩ婕皩ο蟮目梢?jiàn)部分與其已知模型進(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。機器人視覺(jué)系統也可能被他們弄糊涂了。想象一下，你有兩個(gè)******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(jué)設置，物體的大小決定了它與機器人的距離。如果您訓練系統識別較小的物體，則會(huì )錯誤地檢測到兩個(gè)物體是相同的，并且較大的物體更接近相機。

      尺度的另一個(gè)問(wèn)題，也許不那么明顯，***是像素值的問(wèn)題。如果將機器人相機放置得很遠，則圖像中的對象將由較少的像素表示。當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。

照相機放置

      不正確的相機位置可能會(huì )導致以前出現過(guò)的任何問(wèn)題，所以重要的是要正確使用它。嘗試將照相機放置在光線(xiàn)充足的區域，以便在沒(méi)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。照相機和觀(guān)看表面之間不應有干擾的背景或其他物體。

運動(dòng)

      移動(dòng)有時(shí)會(huì )導致計算機視覺(jué)設置出現問(wèn)題，特別是在圖像中出現模糊時(shí)。例如，這可能發(fā)生在快速移動(dòng)的傳送帶上的物體上。數字成像傳感器在短時(shí)間內捕獲圖像，但不會(huì )瞬間捕獲整個(gè)圖像。如果一個(gè)物體在捕捉過(guò)程中移動(dòng)太快，將導致圖像模糊。我們的眼睛可能不會(huì )注意到視頻中的模糊，但算法會(huì )。當有清晰的靜態(tài)圖像時(shí)，機器人視覺(jué)效果******。

期望

      與視覺(jué)算法的技術(shù)方面相比，***后的挑戰更多地涉及到您的視覺(jué)設置方法。機器人視野面臨的******挑戰之一***是工作人員對于視覺(jué)系統能提供什么不切實(shí)際的期望。通過(guò)確保期望符合技術(shù)的能力，您將從技術(shù)中獲得******收益。您可以通過(guò)確保員工接受關(guān)于視覺(jué)系統的教育來(lái)實(shí)現這一點(diǎn)。