摘要：随着我国制造业的快速发展，早期的示教再现型工业机器人已经无法满足企业高端生产的需求，对机器人的智能程度有了更高的要求。利用传感技术可拓展工业机器人的视觉引导功能，能够满足工业生产中更加复杂的生产工艺。为此，本文首先阐述了工业机器人智能视觉引导技术的分类及发展中面临的问题，然后对工业机器人智能视觉引导技术的应用进行分析，为促进我国智能制造业的进一步发展提供参考。
关键词：工业机器人,视觉,智能,引导,摄像机
工业机器人在我国工业生产中的应用，不仅提高了生产效率，而且在提升质量和降低成本方面也发挥了重要的作用。智能制造是我国制造业发展的主要方向，传统的机器人只能用于搬运和装卸等简单的操作，在智能制造的背景下，具有感知能力和协同能力的工业机器人广泛应用于工业生产中，可以从事一些装配、分拣等较为复杂的作业。视觉引导技术的应用亦可通俗的理解为机器人的眼睛，可通过增加传感器的方式来采集机器人工作环境的图像信息，然后将这些图像信息经过智能视觉技术进行一定的处理，分析出机器人操作所需要的数据信息，然后向机器人发出指令以引导机器人动作，可有效提升机器人操作的灵活性和精准性。智能视觉引导技术在工业机器人中的应用，极大的拓宽了机器人的工作范围，并且能够适应更具难度的工业生产。
1 工业机器人智能视觉引导技术的分类
摄像机是工业机器人智能视觉系统中的重要组成部分，可充当机器人的眼睛，现阶段使用的机器人大多为六自由度工业机械臂，由摄像机和多轴机械臂组合应用的视觉机器人系统亦可称为手眼系统。根据摄像机的安装位置不同可将智能视觉引导系统分为固定式手眼系统和移动式手眼系统。在固定式手眼系统中，摄像机会固定的安装在机器人工作区域的某一位置，摄像头会覆盖机械臂的作业范围，通过固定坐标系来识别工作目标，同时将目标工件的位置以及姿态等信息传递给机械臂，机械臂根据反馈的信息来对目标进行智能操作。与固定式手眼系统不同的是，移动式手眼系统的摄像机会安装在机械臂的本体上，摄像头会随着机器人的移动而移动，通常是安装在执行单元连接法兰盘上，通过移动式手眼系统坐标系来获取目标工件的信息，然后控制机械臂进行智能操作。目前移动式手眼系统在工业领域应用较多，因为摄像头的移动更加灵活，获取目标工件的信息更加精准，不会受到机器人移动距离的限制，同时因为六自由度机械臂能够更加全面的获取目标工件信息，操作也更加灵活和精准。
2 工业机器人智能视觉引导识别技术面临的问题
工业机器人智能视觉引导识别技术在工业生产中的应用对精准度有较高的要求，如果在视觉识别系统中存在精度误差，将会直接影响到工业生产的效率和质量，所以要加强在视觉引导识别技术中定位的精准度研究。摄像机作为图像采集系统的主要部分，标定精度直接关系到获取图像信息的质量。如果标定的精度较低，获取图像的清晰度就会下降，而作为源图像会直接影响到系统后续一系列处理工作的精准度。摄像机标定技术是工业机器人智能视觉引导技术面临的重要难题，我国在这方面的研究已经投入了一定的科技力量。通过各种方式对标定精准度进行提升，在消除摄像机硬件误差方面取得了一定的进展，但是在高精度工业生产中应用还是会对精准度产生一定的影响。视觉坐标系标定技术也存在技术上的瓶颈，在实际应用中还有其他关键技术需要进一步改进和调整，随着我国智能制造技术的提升，这些难关都会被攻克，我国工业机器人的智能化水平还会不断提升。
3 工业机器人智能视觉引导技术的应用
工业机器人智能视觉引导技术在工业生产中应用范围较广，比如在物流业中的配送和分拣作业，在制造业中的抓取、搬运、旋转、放置操作，以及对自动化生产线上的质量检测作业等。物流业的快速发展直接导致货运量大幅提升，由此对工作效率有了更高的要求，利用工业机器人进行货物的配送和分拣可大大提高工作效率，并且降低人工操作的失误。工业机器人的智能视觉引导技术，可以应对复杂的物流作业场景，能够快速识别不同形状、不同位置的货物，并且操作效率较高。工业机器人利用摄像头来拍摄货物所在的区域，然后将图像信息传输给计算机系统，通过系统的分析来判断货物的数量、位置、形态、种类，然后将信息反馈给机器人，机器人通过机械臂对目标货物进行抓取，然后将其搬运到指定的位置，实现智能分拣作业。
在制造业的自动化生产线中，通过智能视觉引导技术，机器人能够对生产线中的工件进行精准的抓取、搬运、旋转和放置等操作，如果工件的运行位置出现偏差，机器人还会根据环境的变化及时调整。工业机器人还可以对自动化生产线的目标工件进行特征检测、间隙测量、缺陷判断、计数、运动轨迹跟踪等，有效提高自动化生产效率和质量。
结语
在智能制造的背景下，对我国工业生产的技术水平有了更高的要求。智能视觉引导技术在工业机器人中的应用，拓展了机器人的功能，促进机器人能够适应更具难度的作业环境，是我国智能制造技术发展的重要表现。任何一项新技术的研发都需要经过不断的试验和调整，工业机器人智能视觉引导技术同样如此，为了提升智能视觉引导技术的稳定性，还需要在硬件技术和视觉算法等方面不断的调整和改进，进一步提升工业机器人的智能程度，为推动工业机器人智能技术领域的进一步发展创造有利的条件。
参考文献
[1]匡鑫,夏昺宸.基于机器视觉的工业机器人分拣技术探究[J].现代制造技术与装备,2020(1):121.
[2]刘贵林,刘景亚,刘向东,龚贵波,赖俊霖.基于机器视觉的工业机器人引导定位系统研究[J].钢铁技术,2020(3):25.
[3]蒋思中,白雪.工业机器人目标识别与智能检测技术研究现状与发展趋势[J].轻工科技,2020(2):15.
