FANUC机器人智能视觉与检测(技术交流)
机器人视觉检测技术及其应用
机器人视觉检测技术及其应用机器人在工业领域中的应用越来越广泛，而视觉检测技术则成为了机器人的重要组成部分之一。
通过视觉检测系统，机器人可以将其所处的环境快速获取信息并进行识别，从而提高处理速度、减少错误率以及实现一定的自主操作。
本文将就机器人视觉检测技术及其应用展开一些阐述。
一、机器人视觉检测技术简介机器人视觉检测技术基于视觉传感器的测量和分析，主要包含两个部分：图像处理和图像分析。
其中，图像处理主要通过预处理、滤波、分割等手段使得图像更好的适用于后续的识别操作。
而图像分析则是指机器人通过获取的图像信息进行特征检测、目标检测和空间姿态估计等分析工作。
这两个方面的结合将有助于机器人更好地识别环境，分析目标物体信息并完成一定的操作。
二、机器人视觉检测技术应用1. 智能制造智能制造是根据行业需求和细分市场的需求来设计生产机器人工程师的最终目标。
机器人视觉检测技术在智能制造领域中的应用主要体现在工厂的自动化生产线、物流包装和无人车等方面。
机器人视觉检测技术可以帮助机器人更好地理解可操作环境、精确感知物体、减少误判率和提高操作速度。
2. 智能家居智能家居系统也是机器人视觉检测技术应用的一个重要领域。
机器人可以掌握家庭的布局、物品的摆放等信息，从而实现家电设备的自动控制和操作。
例如，在浴室中，机器人可以识别镜头前的人脸识别，自动引导洗涤，控制水温，还可根据个人喜好播放音乐和视频。
3. 医疗护理机器人视觉检测技术在医疗护理领域的应用主要是用于帮助医护人员提高医疗过程的效率和安全性，例如可自动进行对病人皮肤颜色、温度进行检测，检查病人体内状况等。
三、机器人视觉检测技术的进一步发展除了进一步完善细节和操作功能外，未来还可以探索更广泛的发展领域。
例如，加强机器人的语音交互能力、实现与人类进行更为贴近的合作关系，将为未来人工智能的应用开辟更加广阔的发展前景。
总之，机器人视觉检测技术将为各领域提供更好的信息分析手段、帮助提高操作效率和安全性。
【FANUC发那科机器人】第7章_机器人的视觉
四、图像分析的发展历程 1、图像分析的兴起(1964年――1970年)
以改善图像质量为目标的计算机图像处理得到蓬勃发展。 2、图像分析的发展(1970年――1980年）
按照图像识别从易到难，可分为三类问题。
第一类识别问题: 图像中的像素表达了某一物体的某种特定信息。如遥感图像
中的某一像素代表地面某一位置地物的一定光谱波段的反射特性， 通过它即可判别出该地物的种类。
第二类问题:
待识别物是有形的整体，二维图像信息已经 足够识别该物体，如文字识别、某些具有稳定可视表 面的三维体识别等。但这类问题不像第一类问题容易 表示成特征矢量，在识别过程中，应先将待识别物体 正确地从图像的背景中分割出来，再设法将建立起来 的图像中物体的属性图与假定模型库的属性图之间匹 配。
多传感器融合系统主要特点是：（1）提供了冗余、互补信息 。（2）信息分层的结构特性。（3）实时性。（4）低代价性。
三种结构形式：串联、并联和混合融合形式。
多传感器融合常用的方法有：加权平均法、贝叶斯估计、卡 尔曼滤波、DS证据推理、模糊逻辑、产生式规则、人工神经网络 等方法。
Class is over. Bye-bye!
z 与通信和信息检索结合
z 基于内容的图象和视频检索
z 与多媒体技术的结合
z
视频和图象的压缩(mpeg4, mpeg 7)
z 多种媒体媒体信息的结合
z 与计算机图形学的结合
z 基于图形的绘制
机器人的听觉
机器人智能视觉技术的使用技巧与注意事项
机器人智能视觉技术的使用技巧与注意事项随着人工智能技术的不断发展，机器人智能视觉技术已经成为许多领域的热门话题。
这项技术可以赋予机器人对环境的感知和理解能力，使其能够识别物体、分析场景和进行决策。
在正确使用机器人智能视觉技术时，我们需要了解一些技巧和注意事项。
首先，对于机器人智能视觉技术的使用，我们需要保持摄像头的清洁和稳定。
摄像头的清洁对于图像的质量和准确性至关重要。
定期清洁摄像头表面，避免灰尘或污渍影响图像识别的效果。
同时，稳定的摄像头装置也会影响图像处理的结果。
确保摄像头固定牢固且不会受到外部因素的干扰，可以提高机器人对环境的识别精度。
其次，合理选择图像处理算法和参数也是使用机器人智能视觉技术的重要技巧。
不同的环境和应用场景可能需要不同的图像处理算法。
在选择算法时，我们需要考虑图像的复杂程度、光照条件和噪声情况等因素，并根据实际需求进行选择。
此外，设置合适的参数也是确保图像处理效果的关键。
反复尝试和调整参数，找到最佳的参数组合，可以提升机器人智能视觉技术的准确性和稳定性。
另外，对于机器人智能视觉技术的使用，我们也需要关注数据的质量和数量。
数据是训练机器人视觉模型的关键要素，而质量和数量都会直接影响模型的准确性和泛化能力。
在采集数据时，我们应该尽量避免噪声和失真，并确保覆盖广泛的场景和物体类型。
同时，数据的数量也需要充足，以确保模型的有效训练。
更多的数据意味着更好的模型性能和更高的识别准确度。
此外，机器人智能视觉技术的使用还需要考虑实时性和计算资源的限制。
在某些应用场景下，机器人需要能够实时地对环境进行感知和决策。
因此，选择高效的算法和优化图像处理流程是必要的。
同时，机器人的计算资源也是有限的。
在设计和开发机器人视觉系统时，我们需要合理分配计算资源，并避免过度依赖于计算资源，以保证机器人能够高效地进行图像处理和决策。
最后，我们还需要注意机器人智能视觉技术的隐私和安全问题。
随着机器人智能视觉技术的广泛应用，相关的隐私和安全问题也越来越受到关注。
基于FANUC机器人内置视觉识别软件应用研究
基于FANUC机器人内置视觉识别软件应用研究基于FANUC机器人内置视觉识别软件应用研究一、引言随着工业自动化的快速发展，机器人在工业生产中的应用越来越广泛。
在传统的机器人操作中，其需要依靠预先设定的程序和精确的坐标定位来完成任务。
然而，随着机器人内置视觉识别软件的发展，机器人的感知能力和自主决策能力得到了显著提升。
本文将探讨基于FANUC机器人内置视觉识别软件的应用研究。
二、FANUC机器人内置视觉识别软件的特点FANUC机器人内置视觉识别软件是一种先进的计算机视觉技术，可以让机器人具备实时感知和智能决策的能力。
该软件具有以下特点：1. 高精度：基于FANUC机器人内置视觉识别软件，机器人可以准确地识别和定位工件，实现精确的操作和装配。
2. 强大的算法支持：FANUC机器人内置视觉识别软件采用先进的图像处理和模式识别算法，能够有效地识别和判断不同形状、颜色和尺寸的工件。
3. 灵活性：FANUC机器人内置视觉识别软件具有很高的灵活性，可以根据不同的任务需求进行调整和优化，实现自适应操作。
4. 快速学习: 机器人内置视觉识别软件可以通过学习和模拟来优化工作流程，提高工作效率。
三、基于FANUC机器人内置视觉识别软件的应用案例1. 物料分拣在物流领域，常常需要对不同形状、规格和材料的物料进行分拣和分类。
基于FANUC机器人内置视觉识别软件，机器人可以通过摄像头捕捉物料的图像，然后根据事先设定的识别算法进行分析和判断。
最终，机器人可以实现对物料的自动分拣和归类，大大提高了物料处理的效率和准确性。
2. 装配任务在汽车制造等领域，装配是一个重要的工作环节。
传统的装配需要依靠人工判断和操作，存在着一定的误差和低效率。
而基于FANUC机器人内置视觉识别软件，机器人可以自动感知和识别零部件的位置和方向，根据事先设定的装配流程进行操作。
通过优化和加速装配过程，大幅度提高了装配效率和准确性。
3. 品质检测品质检测是生产过程中的重要环节，传统的品质检测通常需要人工参与，费时费力。
FANUC工业机器人视觉应用技术教学大纲
≪FANUC工业机器人视觉应用技术》教学大纲一、课程信息课程名称：FANUC工业机器人视觉应用技术课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：64计划学分，4先修课程：无选用教材：《FANUC工业机器人视觉应用技术》，寇舒主编，2022年，电子工业出版社教材。
适用专业：本课程图文并茂，结构清晰，易教易学，可作为高等职业院校机电一体化专业、电气自动化专业、机器人专业的教学课程，也可作为相关工程技术初学人员的学习参考课程。
二、课程简介根据职业岗位需求，采用项目引导、任务驱动的模式，每个任务均有任务单、信息页和工作页全课程共包含7个学习情境，以发那科工业机器人为主要对象，讲解工业机器人的基本工作原理和应用知识,包括工业机器人结构、发展与应用、基本的编程语句和编程方法等。
三、课程教学要求注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。
“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。
关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“V”或"L”。
“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。
四、课程教学内容五、考核要求及成绩评定六、学生学习建议(一)学习方法建议1 .依据专业教学标准，结合岗位技能职业标准，通过例题展开学习，掌握相对应的数据的计算方法。
2 .通过每个项目最后搭配的习题，巩固知识点。
3 .进行练习和实践，提高自己的技能和应用能力，加深对知识的理解和记忆。
(二)学生课外阅读弁考资料《FANUC工业机器人视觉应用技术》，寇舒主编，2022年，电子工业出版社教材。
七、课程改革与建设本课程将学习情境的制定与任务驱动、项目教学、理论实践相结合，紧跟企业需求，真正体现工学结合的特点。
在编写本课程时，先从实际工业生产应用中提炼典型工作任务，再按照由易入难的原则构建符合教学要求的学习情境,每个学习情境都与一个完整的工作过程相对应，最后形成与高等职业教育改革需求相匹配的教学内容。
FANUC机器人智能视觉与检测
围。 • 可以用来让机器人判断特定轮廓的工件是否存在。如果存在，还可以获
取该轮廓在画面中位置
在红色方框内选取需要的工件图形 作为基准图形
使用图形匹配工具（2/3）
应用举例 • 通过检测标准轮廓是否存在判断工件是否合格
从每个斑点群找到的圆柱体部分
检出圆柱的结果
圆柱棒料分拣
Байду номын сангаас
3维广域传感器 柔性拾取技术
概述 • 在过去对料框内散堆件抓取时，要针对每个应用和工件的情况专门设计手爪。 • 使用专用料框散堆件抓取应用的高度柔性的手爪，能够抓取各种形状的工件。 • 工件可以是金属或者非金属的任意材质，总重量不超过2kg。
柔性手爪
更加精简。 • 添加相应的视觉功能软件即可使用视觉功能。
固定相机测量工件 相对机器人偏移
2D补正功能
手爪上相机测量工件 相对机器人偏移
固定相机测量工件 相对手爪偏移
单视野
多视野
多视野
• 对大尺寸工件多个部位测量结果进行合成，实现对工件整体进行高精度的2D补正。
3DL相机检测原理
打开激光
激光发射器
FANUC智能视觉与检测
大脑
仿真
触觉
视觉 视觉传感器
力传感器
智能机器人
• 如同人类具有的触觉和视觉一样，智能机器人也能使用集成的智能技术感知工 作环境的变化。
• 增加系统的柔性，省去了机械夹具成本和空间。
3维广域传感器
iRVision视觉的分类
2D 3DL 相机 相机
机器人控制器
FANUC机器人机器人视觉成像应用(2D)资料讲解
F A N U C机器人机器人视觉成像应用(2D)发那科机器人视觉成像应用(2D)目录第一部分：视觉设定 (3)UFRAME_NUM=2 (3)UTOOL_NUM=2 (3)UFRAME_NUM=3 (7)UTOOL_NUM=3 (7)第二部分：视觉偏差角度的读取与应用 (9)PR[1]=VI[1].OFFSET (9)R[1]=PR[1,6] (9)应用范围：摄像头不安装在机器人上。
第一部分：视觉设定发那科机器人视觉成像（2D-单点成像），为简化操作流程，方便调试，请遵循以下步骤：1、建立一个新程序，假设程序名为A1。
程序第一行和第二行内容为：UFRAME_NUM=2UTOOL_NUM=2以上两行程序，是为了指定该程序使用的USER坐标系和TOOL坐标系。
此坐标系的序号不应被用作视觉示教时的坐标系。
2、网线连接电脑和机器人控制柜，打开视频设定网页（图一）。
3、放置工件到抓取工位上，通过电脑看，工件尽量在摄像头成像区域中心，且工件应该全部落在成像区域内。
4、调整机器人位置，使其能准确的抓取到工件。
在程序A1中记录此位置，假设此位置的代号为P1。
抬高机械手位置，当其抓取工件运行到此位置时自由运动不能和其他工件干涉，假设此点为P2。
得到的P1和P2点，就是以后视觉程序中要用到的抓件的趋近点和抓取点。
5、安装定位针，示教坐标TOOL坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际使用的是TOOL3坐标系）；TOOL坐标系做完之后一定不要拆掉手抓上的定位针，把示教视觉用的点阵板放到工件上，通过电脑观察，示教板应该尽量在摄像头成像区域中心。
示教USER坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际使用的是USER3坐标系）。
此时可以拆掉手抓上的定位针USER坐标系做好之后一定不要移动示教用的点阵板。
6、按照如下图片内容依次设定视觉。
图一：设定照相机（只需要更改），也就是曝光时间，保证：当光标划过工件特征区域的最亮点时，中g=200左右。
FANUC机器人视觉识别系统简介
CREATE:创建新视觉数据 EDIT:编辑已有视觉数据 VTYPE:工具类型，包括：Camera Setup Tools、Camera CalibrationTools 、Vision Process Tools以及Application Setup Tools。 COPY:复制视觉数据 DETAIL:查看视觉数据信息 DELETE:删除已有视觉数据 FITER:筛选所有视觉数据
5.3D标定数据核对
点击Data选项，核对标定结果，完成设置后 Save保存。
Position of Camera Relative to Cal.Grid相对于标定板 的相机位置：这是从网格坐标系看到的位置 Laser1 PLane Relative to Calibration Grid相对于标定 板的激光1平面的位置 Laser2 PLane Relative to Calibration Grid相对于标定 板的激光2平面的位置 Position of Cal. Grid Relative to App.UFrame相对于yo 用户坐标系的标定板的位置 Position of Robot Holding Camera手持相机机器人的位置 ：这是实施标定时的手持相机机器人的位置。它表示从基准 坐标系看到的机器人的机械接口坐标系（手腕法兰盘）的位 置。只有在固定于机器人的相机时才显示值。 Camera Frame Relative to Robot相对于机器人的相机坐标 系 Laser Frame Relative to Robot相对于机器人的激光坐标 系
ON
OFF
1、基本组成
(连接多台相机时使用)
FANUC智能机器人技术
• 提早发现减速机的早期损伤。
J2 轴振动量增加!
减速机快损坏了。
基于标准参量的 数据分析
零停机时间功能
• 对容易忽略的重大的报警，在显示界面上的闪烁的报警标识来提醒用户。
- 35 -
零停机时间功能
• 预防性维护的长期概念 上传并存储机器人的信息至服务器端，通过FANUC服务端监视机器人信息。典型的预防
相机
示教器
机器人控制器
• 机器人控制器内配置了相机的接口；
相机电缆直接连入 机器人控制器
• 与需要PC机处理、存储图像数据的第三方视觉系统相比， iRVision 系统构成更加
精简；
• 添加相应的视觉功能软件即可使用视觉功能。
-6-
• 通过带触摸屏功能的示教器直接完成视 觉程序的设定；
• 通过将鼠标接入示教器上的USB接口， 提高用户通过示教器设定视觉程序的工 作效率；
操作人员和机器人协同操作
操作人员和机器人的独立工作
机器人携带重型工件时的协同操作
- 20 -
接触停止功能
机器人碰触到人之后，即 自动停止运行。
停止
安全功能
退避功能
接触后退功能
人推开机器人手臂，手臂 自行退避。
J2轴
机器人碰到坚硬物体，其手 臂立即掉头翻转，降低夹持 危险。
翻转
J1轴
灵敏度可调整
标准型，无需调整
性维护如以下示例：电机的力矩有增加的趋势，随后以电机故障的信号通知用户检查电机。
请检查4号机器人的J2轴电机
数据服务器
安全网络
电机力矩增加
- 36 -
谢谢
37
能将气门杆头部插入到缸盖上； • 在气门杆头部插入后，机器人松开气门杆并
发那科机器人视觉功能详解
发那科机器人视觉功能详解
发那科3D视觉应用
1
iRVision 2.5D 视觉堆垛
视觉堆垛程序通过相机视野内目标比例的变化来估算目标的高度并引导机器人的运动补偿目标的偏移，不但包括X轴，Y轴和X-Y平面旋转度R，也同时包括Z轴。
使用iRVision 2.5D允许机器人只借助一个普通2D相机来拾取码放堆集的目标。
2
iRVision 视觉堆垛程序_1 （从寄存器R提取Z轴偏移）
此功能通过视觉计算寻找目标的2D位置和指定的寄存器数值，并引导机器人的运动补偿目标的偏移，不但包括X轴，Y轴和X-Y平面旋转度R，也同时包括Z轴。
寄存器R被用作存储已知的目标Z轴高度，或者通过距离传感器检测出的Z轴高度信息。
3
RVision 视觉堆垛程序_2 （从堆垛层数提取Z轴偏移）
此功能通过视觉结合视觉检测结果和根据目标比例确定的目标层数（目标高度）计算目标的位置。
目标层数依照参考比例和高度数据自动确定，因而，即使在视觉检测中存在细微的比例误差，也可以通过一个离散的层数（目标高度）来计算目标的具体位置。
4
iRVision 2DV 复数视野功能
2D复数视野程序提供通过若干固装式照相机定位大型目标的能力，对通过Robot-Mounted 式照相机
进行检测同样有效。
5。
2024 fanuc机器人与视觉
2024 fanuc机器人与视觉2024年，Fanuc机器人与视觉技术的应用迈向新的台阶。
Fanuc机器人一直以其高度灵活、高效能的特点而闻名于世。
2024年，Fanuc机器人进一步融入了先进的视觉技术，为工业自动化带来了革命性的改变。
通过结合机器人和视觉，Fanuc创造出了一种全新的工业解决方案。
视觉技术使机器人能够"看"并"理解"周围的环境，并根据所观察到的信息作出相应的反应。
这种结合为工业生产带来了巨大的优势。
在制造业中，Fanuc机器人与视觉技术的结合为精确的操作提供了保障。
通过视觉系统，机器人能够准确识别和定位零件，实时调整自身的动作，以确保零件的正确装配和加工。
这大大提高了生产线的效率和质量。
Fanuc机器人的视觉技术还可以应用于质量控制领域。
不同于传统的人工检测方法，机器人可以利用视觉系统快速而准确地检测产品的质量。
这不仅提高了产品的一致性和可靠性，还减少了因人工操作而引起的误差和损失。
此外，Fanuc机器人与视觉技术的结合也为仓储和物流行业带来了革命性的改变。
机器人可以利用视觉系统来识别和定位货物，智能地进行搬运和分拣操作。
这不仅提高了仓储和物流的效率，还降低了人力成本和错误率。
综上所述，2024年，Fanuc机器人与视觉技术的应用将进一步推动工业自动化的发展。
通过结合机器人和视觉，Fanuc为制造业带来了更高的效率、更好的质量控制和更低的生产成本。
这一发展将为未来的工业生产带来更多的可能性和机遇。
除了在制造业中的应用，2024年，Fanuc机器人与视觉技术还将在其他领域展现出巨大的潜力。
在医疗领域，Fanuc机器人结合视觉技术可以用于手术和康复辅助。
机器人可以通过视觉系统辅助医生完成精细的手术操作，提高手术的精确度和安全性。
另外，机器人还可以通过视觉系统监测患者的康复过程，并给予及时的指导和反馈，帮助患者恢复健康。
在农业领域，Fanuc机器人与视觉技术的结合可以用于植物种植和农作物采摘。
FANUC机器人机器人视觉成像应用(2D)
FANUC视觉成像应用(2D)FANUC视觉成像应用(2D)一、引言1.1 目的本文档旨在介绍FANUC在2D视觉成像应用领域的相关技术和操作方法，帮助用户了解如何使用视觉成像系统进行物体检测、定位和测量等操作。
1.2 文档范围本文档适用于使用FANUC进行2D视觉成像应用的用户，包括系统安装调试人员和操作人员。
二、术语和定义2.1 FANUCFANUC是一种先进的自动化，具有高度智能化和自主学习能力。
2.2 2D视觉成像应用2D视觉成像应用是指利用2D图像处理技术，通过机器视觉系统获取物体的表面信息，并对其进行处理和分析。
2.3 物体检测物体检测是指利用机器视觉系统识别和定位目标物体在图像中的位置和形状。
2.4 定位定位是指确定物体在坐标系中的位置和姿态。
2.5 测量测量是指利用机器视觉系统对物体的尺寸、形状等参数进行测量和分析。
三、机器视觉系统概述3.1 系统组成FANUC的视觉成像应用系统主要由以下组件构成：相机、图像采集卡、图像处理软件和通信接口。
3.2 系统工作原理机器视觉系统通过相机采集物体图像，经过图像采集卡传输到计算机上进行图像处理和分析，然后通过通信接口将处理结果传输给FANUC进行相应的操作。
四、系统安装和调试4.1 系统安装4.1.1 相机安装4.1.2 图像采集卡安装4.1.3 图像处理软件安装4.1.4 通信接口设置4.2 系统调试4.2.1 相机参数设置4.2.2 图像采集设置4.2.3 图像处理设置4.2.4 通信接口调试五、物体检测操作指南5.2 设置检测参数5.3 运行物体检测任务5.4 结果分析和处理六、定位操作指南6.2 设置定位参数6.3 运行定位任务6.4 结果处理和校准七、测量操作指南7.2 设置测量参数7.3 运行测量任务7.4 结果分析和处理八、附件本文档涉及的附件包括.1）系统安装和调试手册；2）操作指南；3）示例程序代码。
九、法律名词及注释9.1 著作权著作权是指对文字、美术作品、音乐作品、电影、录音录像制品等作品的制作者享有的平等的权利。
FANUC机器人视觉系统
FANUC机器人视觉系统FANUC机器人视觉系统编者语：轻松降低成本，创造自动化时代。
FANUC作为全球领先的工业机器人制造商，引领着全球工业的自动化进程。
当全球企业无一例外面对“成本上涨”的挑战时，FANUC极大地帮助客户提高生产效率和生产质量、降低了人力消耗，更通过完善的技术成为节能领域的先锋和支持者。
2008年，全球企业无一例外面对“成本上涨”的挑战，对于依赖人力和技术的制造型企业尤为严重，如何减少人力的投入，降低废品率，压缩生产成本，成为必需纳入议事日程的重要“课题”。
来自日本的FANUC机器人有限公司恰好能为这些企业提供“答案”。
FANUC作为全球领先的工业机器人制造商，引领着全球工业的自动化进程。
FANUC极大地帮助客户提高生产效率和生产质量、降低人力消耗，更通过完善的技术成为节能领域的先锋和支持者。
公司不仅拥有计算机图形工作站和三维仿真软件等设备用于三维系统仿真，同时拥有电弧焊、喷涂和2D视觉系统实验设备用于应用实验和系统方案确认。
目前，有2000名员工为FANUC机器人研制提供服务，年销售额达32亿美元，每月销售台数达1800台。
在机器人自动化生产工厂，1000多台机器人实现无人化生产管理，负责FANUC 的伺服系统、智能机械及机器人从零部件生产到最后的整机出厂检验这一全套自动化生产。
每月产能突破2500台机器人，至2008年6月底，FANUC机器人全球生产总量突破20万台。
FANUC在发展过程中，持续向包括汽车、饮料等多种工业领域的用户提供创新的机器人工程解决方案，开展从机器人系统的方案设计、系统仿真、设计、装配到安装调试的全方位服务。
致力于为客户的发展提供更好的“成本解决方案”。
作为工博会的长期支持者，FANUC带来的仍是引领科技的智能机器人，同时为客户展示“成本解决最佳答案”。
视觉系统FANUC iR Vision 2DV视觉系统：该视觉系统由一个安装于手爪上的2D摄像头完成视觉数据采集。
机器人视觉智能检测技术研究与应用
机器人视觉智能检测技术研究与应用近年来，在人工智能技术风靡全球的背景下，机器人视觉智能检测技术也已经成为了新时代的热门技术之一。
作为机器人技术的重要分支，机器人视觉智能检测技术在工业、医疗、安防等领域都有广阔的应用前景。
本文将着重介绍机器人视觉智能检测技术的研究和应用现状，以及未来发展趋势。
一、机器人视觉智能检测技术的研究现状机器人视觉智能检测技术主要包括图像处理和计算机视觉两个方面。
图像处理是指对图像进行处理和分析的过程，而计算机视觉则是对图像中的信息进行识别、分析和判断的过程。
近年来，随着硬件设备的不断升级和算法的不断优化，机器人视觉智能检测技术得到了快速发展。
在图像处理方面，目前主要采用的技术包括数字图像处理技术、模板匹配技术、边缘检测技术、直方图分析技术等。
数字图像处理技术主要是通过数字化的方式将图像进行处理，例如灰度处理、滤波处理等。
模板匹配技术则是将事先准备好的模板与图像进行匹配，从而检测出图像中的目标物体。
边缘检测技术则是通过寻找图像中边缘的方式来检测目标物体的位置和轮廓。
直方图分析技术则是通过对图像灰度分布的分析，来检测目标物体的分布情况。
在计算机视觉方面，目前采用的技术包括模式识别技术、机器学习技术、神经网络技术等。
模式识别技术主要是通过识别图像中的特征，来判断目标物体的类型和位置。
机器学习技术则是通过对大量数据的分析和学习，来训练模型，从而实现对目标物体的识别和检测。
神经网络技术则是通过构建多层结构的神经网络，来模拟人类大脑的特性，从而实现对图像的分析、识别和判断。
二、机器人视觉智能检测技术的应用现状机器人视觉智能检测技术在各个领域都有着广泛的应用。
在工业领域，机器人视觉智能检测技术主要应用于自动化生产线上的质量检测、物体识别、位置测量等方面。
例如在汽车生产线上，机器人可以通过视觉智能技术来检测汽车零部件的质量和尺寸是否符合要求。
在医疗领域，机器人视觉智能检测技术主要应用于医疗器械的检测和识别、手术辅助等方面。
FANUC机器人智能视觉与检测(技术交流)
11
视觉在汽车发动机制造的应用
发动机缸体机架 自动拆跺
发动机螺栓拧紧
12
视觉在汽车零部件行业中的应用
汽车保险杠上挂
13
视觉在家电生产中的应用
压缩机视觉拆跺
14
视觉在弧焊行业中的应用
管板焊接中的视觉定位
15
视觉在电子行业中的应用
电子元件定位
PCB电路板定位
电子元件是否漏装检测
电子元件焊接品质检测
使用图形匹配工具（2/3）
应用举例 • 通过检测标准轮廓是否存在判断工件是否合格
通过检测砂型局部上表面轮廓判断 该面是否在生产过程中损坏
通过检测板金件轮廓判断该板金是 否漏焊
26
使用图形匹配工具（3/3）
应用举例 • 通过检测标准轮廓是否存在判断工件是否合格
确认有没有漏组装的零件
通过轮廓识别工件种类
16
视觉跟踪在食品医药行业中的应用
多机器人的眼药水整理
高速整列
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3维广域传感器 3维点云图
• 两个CCD相机通过检测投影光的信息获得空间范围内点云X，Y，Z位置， 组成3维点云图。
• 根据实际拾取工件的形状选择对应软件工具，点云将按照特定算法拟合特 定形状，从而得到工件3维位置信息。
工件实体
三维点云 18
• 通过设定测量距离的范围，可将要求范围之内的检测结果列为无效的尺 寸。
参数设定
距离检测结果输 出窗口
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平行线检测工具（2/2）
应用举例 • 下面的应用通过检测工件特定尺寸来判断工件尺寸是否在要求的范围内
检测灯泡底座直径以防止不合格产 品进入后续生产环节
检测电缆接头尺寸是否符合要求
发那科机器人视觉零点标定操作
发那科机器人视觉零点标定操作机器人的零点标定是需要将机器人的机械信息和位置信息同步，来定义机器人的物理位置，从而使机器人能够准确地按照原定位置移动。
通常在机器人出厂前已经进行了零点标定。
但是，机器人还是很有可能丢失零点数据，需要重新经行零点标定。
在如下情况，机器人必须进行零点标定：1：机器人执行一个初始化启动；2：SRAM的备份电池的电压下降导致mastering数据丢失；3：SPC（轴编码器）备份电池电压下降导致脉冲计数丢失；4：在关机的情况下卸下电池盒子；5：编码器电源线断开；6：更换编码器。
在零点丢失的情况下，如果对机器人轨迹精度要求不高的应用前提下，可以以点动的方式，示教机器人各轴到0度位置（每一个运动轴的连接处有两个标签，只要刻线重合就是此轴的0度）如下图示1图1 机器人机械零点刻度但是对于激光切割，弧焊等对机器人轨迹要求非常高的应用时，当机器人零点丢失后，就必须对机器人进行高精度零点标定功能。
首先点动示教机器人至各轴0度位置，然后在通过视觉的零点标定功能来进一步提供机器人零点精度。
视觉零点标定（Vision Mastering）功能，将相机安装在机器人的工具尖端（无需精度），在多个机器人姿势下，自动测量已被固定的同一测量目标，调整J2~J5轴的零点标定参数和J2~J6轴的弹性系数。
要执行视觉零点标定功能，需要有以下硬件：支持视觉用的机器人控制柜，附带镜头的相机（可参考如下图示2），连接到控制柜的相机电缆，测量目标（可参考如下图示3）（视觉用点阵板），同样需要有以下软件：iRVision 2D Pkg（R685），iRCalibration VMaster （J992）。
图2相机和镜头图3视觉用点阵板本文介绍的不考虑重力补偿有效时的视觉零点标定的步骤。
VisionMastering的方框流程图如下：详细具体的安装要求如下：相机安装位置和点阵板之间的位置要求如图4所示，相机的光轴尽量保持与点阵板平面垂直，相机的位置和目标（点阵板）的位置要在400mm以上，相机与J6轴法兰的中心距离在100mm以上，为了确保在做Vision Mastering的过程中机器人的手腕和相机之间不产生干涉，尽量使得机器人处在如图示的参考位置，如图5所示。
FANUC机器人机器人视觉成像应用D
FANUC机器人机器人视觉成像应用D在当今高度自动化的制造业中，机器人视觉成像技术的应用正变得日益广泛和重要。
FANUC 机器人作为工业机器人领域的佼佼者，其视觉成像应用更是为生产流程带来了革命性的改变。
机器人视觉成像，简单来说，就是让机器人能够像人一样通过“眼睛”获取和理解周围环境的信息。
这一技术使得机器人不再只是机械地执行预设的动作，而是能够根据实时的视觉反馈做出灵活、智能的决策。
FANUC 机器人的视觉成像系统通常由摄像头、图像采集卡、图像处理软件等组成。
摄像头就如同机器人的“眼睛”，负责捕捉工作场景中的图像。
图像采集卡则将摄像头获取的图像数据传输给机器人的控制系统，而图像处理软件则对这些图像进行分析和处理，提取出有用的信息，如物体的形状、位置、颜色等。
在实际的生产应用中，FANUC 机器人视觉成像有着多种多样的用途。
比如在物料搬运中，机器人可以通过视觉成像准确识别不同形状、大小和颜色的物料，并将其准确地搬运到指定的位置。
这不仅提高了搬运的效率和准确性，还降低了人工操作可能带来的错误和疲劳。
在装配作业中，FANUC 机器人的视觉成像能够精确地定位零部件的位置和姿态，从而实现高精度的装配。
传统的装配方式可能会因为零部件的公差、变形等因素导致装配错误或质量问题，而视觉成像技术则可以有效地解决这些问题，大大提高了产品的装配质量和一致性。
在焊接作业中，机器人视觉成像可以实时监测焊缝的位置和形状，调整焊接的参数和路径，确保焊接质量的稳定和可靠。
与传统的焊接方法相比，这种基于视觉成像的焊接方式能够适应不同的焊接工况，提高焊接的效率和质量，同时减少了焊接过程中的废品率。
FANUC 机器人视觉成像应用的优势不仅仅在于提高生产效率和质量，还在于其能够适应复杂多变的生产环境。
在一些对精度要求极高的行业，如电子制造、汽车零部件生产等，FANUC 机器人的视觉成像技术能够满足苛刻的生产标准，确保产品的性能和可靠性。
机器人视觉感知与目标检测技术研究
机器人视觉感知与目标检测技术研究随着科技的不断进步，机器人技术得到了飞速的发展，机器人在日常生活中扮演着越来越重要的角色。
机器人的综合能力越来越强大，视觉感知与目标检测技术便是其中之一。
本文将深入探讨机器人视觉感知与目标检测技术的研究进展以及应用领域。
第一部分：视觉感知的基本原理和技术视觉感知是指机器人通过摄像头等传感器获取外部环境的图像或视频，并对其进行处理和分析的过程。
首先，机器人需要对图像进行预处理，包括去噪、图像增强、颜色空间转换等。
其次，图像需要被分割为不同的目标，这可以通过分割算法（如边缘检测、阈值化等）来实现。
最后，机器人需要通过目标检测算法确定每个目标的位置和属性。
在视觉感知的基本原理和技术的基础上，人工智能和深度学习技术的发展为机器人的视觉感知带来了巨大的突破。
卷积神经网络（CNN）是深度学习在计算机视觉中的一次重要突破。
通过CNN的训练，机器人可以自动学习图像的特征，并根据这些特征进行目标检测。
第二部分：目标检测的研究进展目标检测是机器人视觉感知中的核心任务之一，其目标是在图像或视频中准确地定位和识别目标。
基于传统的图像处理方法，如Haar特征和HOG特征等，目标检测算法在一定程度上取得了不错的效果。
然而，这些方法在复杂场景下的检测效果有限。
近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测算法取得了巨大的突破。
其中，基于Faster R-CNN和YOLO等算法的目标检测方法成为了研究的热点。
这些算法使用卷积神经网络进行特征提取，并结合候选框和先验知识进行目标定位和识别。
这些方法在准确性和实时性方面取得了显著的进步，为机器人的视觉感知与目标检测提供了强有力的支持。
第三部分：机器人视觉感知与目标检测的应用领域机器人视觉感知与目标检测技术已经在各个领域得到了广泛的应用。
以下是一些典型的应用领域：1. 工业自动化：机器人在工业生产线上的应用越来越普遍。
视觉感知与目标检测技术可以帮助机器人准确地识别和定位产品，从而提高生产效率和质量。
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使用图形匹配工具（2/3）
应用举例 • 通过检测标准轮廓是否存在判断工件是否合格
通过检测砂型局部上表面轮廓判断 该面是否在生产过程中损坏
通过检测板金件轮廓判断该板金是 否漏焊
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使用图形匹配工具（3/3）
应用举例 • 通过检测标准轮廓是否存在判断工件是否合格
确认有没有漏组装的零件
通过轮廓识别工件种类
参数设定
灰度检测结果输 出窗口
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灰度检测工具（2/2）
应用举例 • 下面的应用通过检测画面中特定区域的灰度平均值判断工件是否存在缺
柔性手爪
使用柔性手爪拾取各种形状的工件
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3维广域传感器 3D模型匹配功能
概述 • 本功能通过3D模型匹配的技术检出工件三维位置。 • 3D的模型事先通过示教录入到视觉系统中。 • 适用于难以通过CCD相机检出外轮廓的外表面有弧形的金属工件，例如曲轴。
料框中的曲轴
对散乱的曲轴分拣
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视觉检测
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组成
特长
三维位置和倾斜、旋转的角度
• 使用2条激光作为参照光的方式实现3位测量。 • 结合了二维图像和激光混合测量。 • 适用于工件表面有二维轮廓特征，并且附近有平整表面工件的3维测量。
6
固定相机测量工件 相对机器人偏移
3DL补正功能
手爪上相机测量工件 相对机器人偏移
固定相机测量工件 相对手爪偏移
手爪上相机测量工件 相对机器人偏移
固定相机测量工件 相对手爪偏移
单视野
多视野
多视野
• 对大尺寸工件多个部位测量结果进行合成，实现对工件整体进行高精度的2D补正。
5
3DL相机检测原理
打开激光
激光发射器
激光图像处理
检测到激光所在平面的 位置
三维相机
二维相机
关闭激光Biblioteka 400mm二维图像处理
检测在平面上图形的位置 和旋转
取。
3
iRVision系统的构成
相机
示教器
机器人控制器
相机电缆直接连入 机器人控制器
• 机器人控制器内配置了相机的接口。
• 与需要PC机处理、存储图像数据的第三方视觉系统相比， iRVision 系统构成
更加精简。 • 添加相应的视觉功能软件即可使用视觉功能。
4
固定相机测量工件 相对机器人偏移
2D补正功能
使用图形匹配工具（1/3）
• 视觉系统检测画面中是否存在与事先示教好的标准图形一致的图形。 • 可以设定和标准图形相比，允许实际图形的角度变化范围和比例变化范
围。 • 可以用来让机器人判断特定轮廓的工件是否存在。如果存在，还可以获
取该轮廓在画面中位置
在红色方框内选取需要的工件图形 作为基准图形
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3维广域传感器 顶点检出工具
概述 • 在众多的点云数据中通过计算分析，找出局部顶点位置。 • 输出找到点的X, Y, Z数据，方向数据W, P, R为0。 • 适应工件类型范围最广，只要有点云能够识别，就能找到局部顶点。 • 适合吸盘类、磁铁类的机器人手抓手抓。
系统整体图
局部顶点检测图
拾取局部顶点
单视野
多视野
7
3未维广域传感器概述
• 3维广域传感器由投影仪和两个数字相机相机组成。有3DA/1300（最大检测范围 1300mm）和3DA/400（最大检测距离400mm）两种。
• 是一种将条纹状投影作为参照光的3维测量方式。 • 一次可检测出多个工件的3维信息，适用于散堆件拾取作业。 • 具有IP65防尘防水等级。 3维广域传感器
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3维广域传感器 斑点群工具
概述 • 斑点群是指空间具有连续、不间断的三维点的区域。 • 不需要检测到平面全部，因此平面局部被遮挡也能识别。 • 位置信息位于检测到面域的中心位置。
斑点群2
斑点群1
瓶盖检出
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3维广域传感器 圆柱检出工具
概述 • 圆柱体检出从3维点云找到的斑点群的圆柱体部分。 • 需要预先设定圆柱直径和长度的尺寸。 • 适用于分拣圆柱形工件
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灰度检测工具（1/2）
• 用来检测画面中某些特定区域的灰度数据。这些数据包括：灰度平均值，特定灰 度占检测区域的比例，灰度均方差，平均灰度值和灰度中位值。
• 通过对以上灰度数据的检测来判断位于画面中某些区域工件是否存在，或者是否 完整。
• 通过和图形匹配工具一起使用，达到灰度检测区域的位置跟随图形轮廓位置变化， 从而保证检测区域和工件相对位置不变
从每个斑点群找到的圆柱体部分
检出圆柱的结果
圆柱棒料分拣
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3维广域传感器 柔性拾取技术
概述 • 在过去对料框内散堆件抓取时，要针对每个应用和工件的情况专门设计手爪。 • 使用专用料框散堆件抓取应用的高度柔性的手爪，能够抓取各种形状的工件。 • 工件可以是金属或者非金属的任意材质，总重量不超过2kg。
FANUC智能视觉与检测
大脑
仿真
触觉
视觉 视觉传感器
力传感器
智能机器人
• 如同人类具有的触觉和视觉一样，智能机器人也能使用集成的智能技术感知工 作环境的变化。
• 增加系统的柔性，省去了机械夹具成本和空间。
2
3维广域传感器
iRVision视觉的分类
2D 3DL 相机 相机
机器人控制器
示教器
• 2D相机可以补正工件在平面内的位置，补正机器人工作轨迹。 • 3DL相机可以补正工件在空间三维位置，补正机器人工作轨迹。 • 3维广域传感器可以检出多个工件的位置和角度，适合于对散乱堆放工件的拾
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视觉跟踪在食品医药行业中的应用
多机器人的眼药水整理
高速整列
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3维广域传感器 3维点云图
• 两个CCD相机通过检测投影光的信息获得空间范围内点云X，Y，Z位置， 组成3维点云图。
• 根据实际拾取工件的形状选择对应软件工具，点云将按照特定算法拟合特 定形状，从而得到工件3维位置信息。
工件实体
三维点云 18
底板搬运
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视觉在汽车发动机制造的应用
发动机缸体机架 自动拆跺
发动机螺栓拧紧
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视觉在汽车零部件行业中的应用
汽车保险杠上挂
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视觉在家电生产中的应用
压缩机视觉拆跺
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视觉在弧焊行业中的应用
管板焊接中的视觉定位
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视觉在电子行业中的应用
电子元件定位
PCB电路板定位
电子元件是否漏装检测
电子元件焊接品质检测
投影条纹 8
3维广域传感器散堆拾取功能
散堆拾取功能特长
• 一次可以检出多个工件的3维位置后，进行拾取。 • 具有手爪避让功能，可以避免手爪与料框四周发生碰撞，实现稳定运行。 • 自动记录拾取失败的工件信息，避免重复拾取不易拾取的工件，提高拾取
成功率。
9
视觉位置补正
10
视觉在汽车钣金搬运中的应用