С улучшением соотношения цены и качества оборудования для получения изображений и скорости компьютерной обработки информации, наряду с совершенствованием соответствующих теорий, технология сервопривода зрения достигла технических условий для практического применения, а связанные с ней технические вопросы стали актуальной темой исследований. Определение сервопривода зрения Большая часть информации, получаемой человеком от [...].
С улучшением соотношения цены и качества оборудования для визуализации и скорости компьютерной обработки информации, а также с совершенствованием соответствующих теорий, сервотехнология технического зрения достигла технических условий для практического применения, а связанные с ней технические вопросы стали актуальной областью исследований.
Большую часть информации о внешнем мире человек получает с помощью глаз. На протяжении веков человечество мечтало о создании разумных машин, первая функция которых - имитация человеческого глаза, позволяющая распознавать и понимать внешний мир.
Многочисленные структуры человеческого мозга участвуют в обработке визуальной информации, что позволяет без труда решать многие проблемы, связанные со зрением. Однако наше понимание процесса визуального познания остается ограниченным, что делает мечту о создании интеллектуальных машин трудноосуществимой.
С развитием технологии камер и появлением компьютерных технологий, интеллектуальные машины с визуальными функциями начали производиться людьми, постепенно формируя дисциплину и индустрию машинного зрения.
Машинное зрение, по определению Отдела машинного зрения Общества инженеров-технологов (SME) и Ассоциации автоматизированной обработки изображений Ассоциации робототехники (RIA), - это "автоматическое получение и обработка изображения реального объекта с помощью оптических устройств и бесконтактных датчиков для получения необходимой информации или управления движениями робота".
Машинное зрение как биомиметическая система, подобная человеческому глазу, в широком смысле включает в себя получение информации о реальных объектах с помощью оптических устройств, а также обработку и исполнение соответствующей информации. Это включает в себя видимое и невидимое зрение, а также получение и обработку информации внутри объектов, которые человеческое зрение не может наблюдать напрямую.
В 1960-х годах, благодаря развитию робототехники и компьютерных технологий, люди начали исследовать роботов с визуальными возможностями. Однако в этих исследованиях зрение и движение робота были, строго говоря, открытыми.
Визуальная система робота обрабатывает изображение, определяя положение и ориентацию цели, рассчитывает на основе этого позу движения робота и предоставляет эту информацию в одном экземпляре, без дополнительного участия.
В 1973 году появилась концепция визуальной обратной связи, когда кто-то применил визуальную систему для управления роботами.
Только в 1979 году Хилл и Парк предложили концепцию "визуального сервоуправления". В отличие от визуальной обратной связи, которая только извлекает сигналы из визуальной информации, визуальное сервоуправление охватывает весь процесс от обработки визуального сигнала до управления роботом, предлагая более полное отражение соответствующих исследований в области зрения и управления роботами.
Начиная с 1980-х годов, с развитием компьютерных технологий и оборудования для камер, технические вопросы роботизированных систем визуального сервоуправления привлекли внимание многих исследователей. В последние годы был достигнут значительный прогресс как в теории, так и в применении роботизированных систем визуального сервоуправления.
Эта технология часто становится специальной темой на многих научных конференциях и постепенно превратилась в самостоятельную технологию, охватывающую робототехнику, автоматическое управление и обработку изображений.
В настоящее время роботизированное зрение сервоуправление Системы можно классифицировать следующим образом:
По количеству камер их можно разделить на сервосистемы монокулярного зрения, сервосистемы бинокулярного зрения и сервосистемы многоглазого зрения.
Системы монокулярного зрения могут получать только двумерные изображения и не могут напрямую получать информацию о глубине цели.
Многоглазые сервосистемы технического зрения могут захватывать изображения с разных направлений цели, предоставляя богатую информацию. Однако они требуют большого объема обработки данных изображения, и чем больше камер задействовано, тем сложнее поддерживать стабильность системы. В настоящее время в сервосистемах технического зрения в основном используется бинокулярное зрение.
● В зависимости от расположения камеры системы можно разделить на системы "глаз в руке" и системы с фиксированной камерой ("глаз в руке" или автономные).
Теоретически, системы "глаз в руке" могут обеспечить точное управление, но они чувствительны к ошибкам калибровки и движения робота.
Системы с фиксированными камерами не чувствительны к кинематическим ошибкам робота, но при тех же условиях точность получаемой информации о положении цели не так высока, как у системы "глаз в руке", что приводит к относительно более низкой точности управления.
Сервосистемы технического зрения подразделяются на сервосистемы технического зрения, основанные на позиционировании или изображении робота, и сервосистемы технического зрения, основанные на изображении.
В сервосистемах технического зрения, основанных на позиционированииПосле обработки изображения вычисляется положение цели относительно камеры и робота.
Это требует калибровки моделей камеры, цели и робота, а точность калибровки влияет на точность управления, в чем и заключается сложность данного метода. В процессе управления требуемое изменение позы преобразуется в угол поворота суставов робота, который контролируется контроллером суставов.
В сервосистемах технического зрения на основе изображений, Информация об ошибке управления поступает из разницы между целевыми и желаемыми характеристиками изображения.
Для этого метода управления ключевой проблемой является определение матрицы якобиана изображения, которая отражает связь между изменениями разности изображений и изменениями скорости позиционирования роботизированной руки; другая проблема заключается в том, что изображение является двумерным, а вычисление матрицы якобиана изображения требует оценки глубины цели (трехмерной информации), что всегда было проблемой в компьютерном зрении.
Методы вычисления матрицы Якобиана включают вывод формулы, калибровку, оценку, методы обучения и т. д. Первые могут быть выведены или откалиброваны на основе модели, а вторые могут быть оценены в режиме онлайн. Методы обучения в основном используют методы нейронных сетей.
● Для роботов, использующих замкнутые контроллеры суставов, сервосистемы технического зрения делятся на динамические системы наблюдения-движения и сервосистемы прямого технического зрения.
В первом случае для стабилизации манипулятора используется обратная связь с суставами робота, а модуль обработки изображений рассчитывает приращение скорости или положения камеры, которое затем передается контроллеру суставов робота. Во втором случае модуль обработки изображений напрямую рассчитывает управляющее количество движений суставов руки робота.
Исследования в области визуального сервопривода насчитывают около двух десятилетий. Однако, учитывая его междисциплинарную природу, его развитие в значительной степени зависит от достижений в этих различных областях. В рамках исследований визуального сервоуправления до сих пор остается много нерешенных проблем.
Основные направления будущих исследований в области визуального сервоуправления включают в себя:
- Быстрый и надежный захват изображений в реальных условиях является критически важным вопросом для систем визуального сервоуправления.
Учитывая большой объем информации при обработке изображений и развитие технологий программируемых устройств, аппаратная реализация общих алгоритмов для ускорения обработки информации может продвинуть этот вопрос.
- Создание соответствующих теорий и программного обеспечения для роботизированных систем технического зрения.
Многие существующие методы обработки изображений в роботизированных системах сервопривода технического зрения не предназначены для этих систем. Если бы существовали специализированные программные платформы, это позволило бы снизить нагрузку и даже повысить производительность системы за счет аппаратной обработки визуализационной информации.
- Применение различных методов искусственного интеллекта к роботизированным системам сервоуправления со зрением.
Хотя нейронные сети уже применяются в сервоуправлении роботизированным зрением, многие интеллектуальные методы еще предстоит использовать в полной мере.
Чрезмерное увлечение математическим моделированием и вычислениями может привести к чрезмерным вычислительным нагрузкам во время работы, которые не могут быть удовлетворены текущей скоростью компьютерной обработки.
Однако люди не достигают соответствующих функций путем обширных вычислений, что позволяет предположить, что методы искусственного интеллекта могут сократить математические вычисления и удовлетворить требования к скорости работы системы.
- Реализация методов активного зрения в роботизированных системах сервоуправления.
Активное зрение - актуальная тема в современных исследованиях в области компьютерного и машинного зрения - позволяет системам технического зрения активно воспринимать окружающую среду и извлекать необходимые характеристики изображения на основе заданных правил. Такой подход позволяет решить проблемы, которые обычно трудно поддаются решению.
- Интеграция визуальных датчиков с другими внешними датчиками.
Чтобы роботы могли более полно воспринимать окружающую среду, особенно для дополнения информации для роботизированных систем зрения, в роботизированные системы зрения можно добавить различные датчики.
Это может решить некоторые проблемы роботизированных систем технического зрения, но внедрение нескольких датчиков потребует решения проблем объединения информации и избыточности в роботизированных системах технического зрения.
В последние годы был достигнут значительный прогресс в технологии сервоуправления роботизированным зрением, которая находит все большее практическое применение как внутри страны, так и за рубежом. В ближайших исследованиях предстоит преодолеть множество технических проблем.
В ближайший период роботизированные системы сервопривода технического зрения будут занимать заметное место в робототехникаИ их промышленное применение будет продолжать расширяться.
Как основатель MachineMFG, я посвятил более десяти лет своей карьеры металлообрабатывающей промышленности. Мой обширный опыт позволил мне стать экспертом в области производства листового металла, механической обработки, машиностроения и станков для обработки металлов. Я постоянно думаю, читаю и пишу об этих предметах, постоянно стремясь оставаться на переднем крае своей области. Позвольте моим знаниям и опыту стать преимуществом для вашего бизнеса.
RU 
EN 
AR 
DE 
ES 
FR 
IT 
JA 
NL 
PT 
PT_BR 
KO