智能制造中機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)研究

摘" 要：隨著智能制造的發(fā)展，機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)在提升生產(chǎn)效率與智能化水平方面作用日益突出。介紹了中國(guó)機(jī)械制造的發(fā)展現(xiàn)狀，分析了視覺(jué)系統(tǒng)的基本原理與應(yīng)用難點(diǎn)，指出當(dāng)前在硬件依賴、算法創(chuàng)新、技術(shù)人員適應(yīng)和數(shù)據(jù)處理等方面存在的挑戰(zhàn)。在此基礎(chǔ)上，提出了軟硬件協(xié)同優(yōu)化、引入智能算法、強(qiáng)化本土創(chuàng)新、加強(qiáng)人才培養(yǎng)、優(yōu)化數(shù)據(jù)處理架構(gòu)的設(shè)計(jì)策略，并通過(guò)典型案例驗(yàn)證了優(yōu)化方案的實(shí)效性。研究結(jié)果為機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)在制造業(yè)中的推廣應(yīng)用提供理論支撐和實(shí)踐參考。

關(guān)鍵詞：機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng) "智能制造 "優(yōu)化設(shè)計(jì) "數(shù)據(jù)處理

中圖分類號(hào)：TP242

Optimizationed Design of Robot Vision System in Intelligent Manufacturing

GUO Shujun

Beijing Panshi JiaojianRock Communications Construction Engineering Co.， Ltd， ，Miyun， Beijing， ，101500 China

Abstract： With the development of smart manufacturing， robotic vision systems are increasingly prominent in enhancing production efficiency and intelligence levels. This article introduces the current state of mechanical manufacturing in China， analyzes the basic principles of vision systems and their application challenges， and points out challenges existing in areas such as hardware dependence， algorithm innovation， adaptability of technical personnel and data processing. Based on this， the design strategies of the collaborative optimization of software and hardware， the introduction of intelligent algorithms， the strengthening of local innovation， the strengthening of talent training， and the optimization of data processing architecture are proposed， and the effectiveness of the optimization scheme is verified through typical cases. Research results provide theoretical support and practical reference for the promotion and application of robotic vision systems in the manufacturing industry.

Key Words： Robot vision system; Intelligent manufacturing; Optimizationed design; Data processing

隨著智能制造的快速發(fā)展，機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)在機(jī)械自動(dòng)化和智能化領(lǐng)域中扮演著越來(lái)越重要的角色。機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)模擬人類的視覺(jué)功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)工作環(huán)境的實(shí)時(shí)感知、目標(biāo)識(shí)別與判斷，為生產(chǎn)過(guò)程中自動(dòng)化操作提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。尤其是在制造精度、速度和靈活性要求不斷提升的背景下，如何優(yōu)化設(shè)計(jì)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)，已成為提升生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵問(wèn)題。目前，雖然機(jī)器人視覺(jué)技術(shù)在一定程度上得到了應(yīng)用，但在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，仍面臨挑戰(zhàn)。尤其是在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下，如何通過(guò)優(yōu)化視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)來(lái)實(shí)現(xiàn)更高效、更精準(zhǔn)的自動(dòng)化作業(yè)，仍然是亟待解決的難題。因此，本文旨在深入探討機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)，以期為提升中國(guó)智能制造領(lǐng)域中的機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)性能提供理論依據(jù)與技術(shù)支持。

1 "機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)在智能制造中的重要性

機(jī)器人的視覺(jué)系統(tǒng)為機(jī)器人賦予了“視覺(jué)”功能，使其能在復(fù)雜的場(chǎng)景中獨(dú)立地感知、鑒別和分析目標(biāo)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更高的準(zhǔn)確性和效率。該系統(tǒng)不但可以促進(jìn)機(jī)器人完成物料搬運(yùn)，組裝，檢驗(yàn)等工作的準(zhǔn)確性與效率，而且可以加強(qiáng)生產(chǎn)線自動(dòng)化程度，減少人為干預(yù)并降低生產(chǎn)成本。在中國(guó)機(jī)械智能制造中，機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)用已取得一定進(jìn)步，但是總體發(fā)展還處在探索階段。尤其在高精度和高速度生產(chǎn)環(huán)境下，機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)性能尤其關(guān)鍵。不但影響生產(chǎn)的效益，而且直接影響產(chǎn)品質(zhì)量。在視覺(jué)引導(dǎo)下，機(jī)器人能夠高效地完成產(chǎn)品缺陷檢測(cè)，準(zhǔn)確裝配操作以及高度個(gè)性化定制生產(chǎn)等復(fù)雜工作，在增強(qiáng)制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力中發(fā)揮著重要作用^[1]。

2 "中國(guó)智能制造機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的難題

2.1 "技術(shù)水平滯后與創(chuàng)新不足

盡管機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)在全球范圍內(nèi)已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展，但在中國(guó)的機(jī)械智能制造領(lǐng)域，技術(shù)水平仍顯滯后。國(guó)內(nèi)對(duì)機(jī)器人視覺(jué)硬件研究開(kāi)發(fā)比較薄弱，已有視覺(jué)傳感器，圖像處理器和算法體系大多依賴于進(jìn)口且價(jià)格昂貴，制約了大范圍推廣應(yīng)用。尤其對(duì)于高精度視覺(jué)需求，原有硬件設(shè)備性能通常很難達(dá)到高標(biāo)準(zhǔn)，從而影響整體系統(tǒng)穩(wěn)定性與精度。國(guó)內(nèi)創(chuàng)新能力還有瓶頸。盡管已有部分公司及研究機(jī)構(gòu)對(duì)視覺(jué)算法及圖像識(shí)別技術(shù)有所突破，但是總體創(chuàng)新能力及技術(shù)更新速度與國(guó)際先進(jìn)水平相比較仍明顯不足。已有算法模型大多是以傳統(tǒng)圖像識(shí)別技術(shù)為基礎(chǔ)，缺少面向復(fù)雜環(huán)境、多樣化要求的個(gè)性化解決方法，使得機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)各種生產(chǎn)場(chǎng)景適應(yīng)性不強(qiáng)^[2]。另外，機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力還沒(méi)有有效實(shí)現(xiàn)。目前，多數(shù)視覺(jué)系統(tǒng)還是按照事先制定好的規(guī)則與模式來(lái)運(yùn)行，不能做到真正意義上的智能自我優(yōu)化。

2.2 "技術(shù)人員對(duì)新技術(shù)接受難以突破傳統(tǒng)工藝

中國(guó)機(jī)械智能制造機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)普及面臨巨大社會(huì)文化障礙?，F(xiàn)有操作人員及技術(shù)人員大多具有強(qiáng)烈的傳統(tǒng)制造觀念，對(duì)新技術(shù)接受程度不高，甚至有些抵觸。在長(zhǎng)時(shí)間的生產(chǎn)實(shí)踐中，傳統(tǒng)的制造方法和生產(chǎn)模式已經(jīng)形成了一種相對(duì)穩(wěn)定的操作習(xí)慣。然而，引入機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)通常需要對(duì)操作人員的技能和思維模式進(jìn)行大規(guī)模的改變。很多工廠技術(shù)人員都是靠經(jīng)驗(yàn)與直觀判斷來(lái)完成作業(yè)，這一傳統(tǒng)工藝思維使其不相信機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)具有智能化特點(diǎn)。當(dāng)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)推出后，通常很難打破操作人員對(duì)于傳統(tǒng)工藝的依賴性，使得新技術(shù)應(yīng)用很難完全普及。另外，由于機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)所涉及的編程和調(diào)試比較復(fù)雜，一些技術(shù)人員技能水平不能很好地適應(yīng)新技術(shù)對(duì)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的需求，還影響著機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)成功地運(yùn)用于實(shí)際生產(chǎn)。在技術(shù)更新?lián)Q代過(guò)程中，一些企業(yè)未能及時(shí)跟蹤，造成新技術(shù)學(xué)習(xí)與運(yùn)用落后。對(duì)許多中小型企業(yè)而言，技術(shù)革新與員工培訓(xùn)所需費(fèi)用都是比較大的包袱，許多企業(yè)在技術(shù)升級(jí)時(shí)很難投入充足的資源，其結(jié)果制約了機(jī)器人視覺(jué)的推廣使用。

2.3 "數(shù)據(jù)處理與實(shí)時(shí)性問(wèn)題

機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)能否有效地工作，取決于海量數(shù)據(jù)處理與快速實(shí)時(shí)反饋。但在中國(guó)機(jī)械智能制造領(lǐng)域，機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)正面臨數(shù)據(jù)處理能力不強(qiáng)、實(shí)時(shí)性較差等困境。視覺(jué)系統(tǒng)要求對(duì)海量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行快速采集與處理，但現(xiàn)有圖像處理算法與硬件設(shè)備相比在處理速度與精度方面還存在一定的距離。圖像數(shù)據(jù)在傳輸與處理速度上出現(xiàn)了瓶頸。盡管一些高端機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)已經(jīng)采用了高速的圖像處理器，但在面對(duì)大規(guī)模生產(chǎn)時(shí)，數(shù)據(jù)的傳輸和處理依然顯得遲緩。特別地，多機(jī)器人協(xié)同工作環(huán)境下圖像數(shù)據(jù)共享與分配問(wèn)題更成為限制系統(tǒng)效率提高的關(guān)鍵^[3]。機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性提出了很高要求。生產(chǎn)中機(jī)器人要對(duì)環(huán)境的變化進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別與響應(yīng)，需要機(jī)器人以毫秒級(jí)的速度完成數(shù)據(jù)的采集，加工與決策。但現(xiàn)有技術(shù)與算法對(duì)于復(fù)雜環(huán)境的實(shí)時(shí)性處理仍然有一定難度，特別對(duì)于低光照，動(dòng)態(tài)變化及多變生產(chǎn)環(huán)境，實(shí)時(shí)反饋通常達(dá)不到預(yù)期效果。

3 "中國(guó)智能制造機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)策略

3.1 "提升技術(shù)水平與突破創(chuàng)新瓶頸

為了有效破解中國(guó)機(jī)械智能制造機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)技術(shù)瓶頸問(wèn)題，技術(shù)水平的提高非常關(guān)鍵。增加研發(fā)投入勢(shì)在必行，特別是視覺(jué)傳感器，圖像處理器以及算法的創(chuàng)新。我國(guó)必須以自主創(chuàng)新為支撐，并充分融合國(guó)內(nèi)制造業(yè)自身特點(diǎn)與生產(chǎn)需求開(kāi)發(fā)一套擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的視覺(jué)系統(tǒng)。另外，機(jī)器人視覺(jué)技術(shù)涵蓋了眾多學(xué)科領(lǐng)域，需要促進(jìn)多學(xué)科的交叉與融合。這一過(guò)程中人工智能，深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等前沿技術(shù)應(yīng)用非常關(guān)鍵。機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)中引入人工智能技術(shù)，可以讓機(jī)器人對(duì)更加復(fù)雜的情況做出更加準(zhǔn)確的判斷與運(yùn)算，進(jìn)而促進(jìn)整個(gè)系統(tǒng)智能化水平的發(fā)展。同時(shí)，政府層面要加強(qiáng)機(jī)器人視覺(jué)技術(shù)的研發(fā)扶持，并鼓勵(lì)科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)深度合作。通過(guò)政產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合可以有效地促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和解決當(dāng)前技術(shù)瓶頸。尤其應(yīng)在視覺(jué)傳感器和圖像處理算法等方面加大創(chuàng)新力度，促進(jìn)國(guó)產(chǎn)化替代進(jìn)程。

3.2 "加強(qiáng)機(jī)器人系統(tǒng)人才的培養(yǎng)與技能提升

[wl5]"機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)在應(yīng)用中的普及，不僅要有技術(shù)上的進(jìn)步，同時(shí)也要有相關(guān)專業(yè)人才作為支持。國(guó)家及各院校要加強(qiáng)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)有關(guān)課程設(shè)置，并根據(jù)企業(yè)需要建立有針對(duì)性的科目及技能培訓(xùn)項(xiàng)目。學(xué)?？膳c有關(guān)企業(yè)進(jìn)行合作，根據(jù)行業(yè)需求開(kāi)設(shè)更實(shí)用、最前沿的課程內(nèi)容，以培養(yǎng)出既有理論了解、又有實(shí)踐能力的綜合型人才。另外，高校及職業(yè)教育機(jī)構(gòu)應(yīng)該注重機(jī)器人視覺(jué)方面的基礎(chǔ)研究工作，并鼓勵(lì)學(xué)生參加科研項(xiàng)目以促進(jìn)其創(chuàng)新能力及問(wèn)題解決能力的培養(yǎng)。企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)現(xiàn)有技術(shù)人員培訓(xùn)和技術(shù)更新工作，保證其掌握最新技術(shù)知識(shí)及操作技能^[4]。機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)涵蓋了硬件，軟件和人工智能等眾多領(lǐng)域，所以技術(shù)人員需要有多學(xué)科知識(shí)背景。在這種情況下企業(yè)應(yīng)該建立良好的內(nèi)部培訓(xùn)機(jī)制對(duì)技術(shù)人員進(jìn)行定期培訓(xùn)學(xué)習(xí)。

3.3 "優(yōu)化數(shù)據(jù)處理架構(gòu)與提高實(shí)時(shí)性

為增強(qiáng)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性與數(shù)據(jù)處理能力，需要在系統(tǒng)架構(gòu)，算法優(yōu)化與硬件加速幾個(gè)方面全面設(shè)計(jì)。為增強(qiáng)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性，必須先對(duì)已有圖像處理算法進(jìn)行優(yōu)化。例如，通過(guò)結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法（Deep Learning， DL）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN）等先進(jìn)技術(shù)，能夠顯著提升圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率和處理速度。通過(guò)精簡(jiǎn)與加速算法降低了計(jì)算量并提高了系統(tǒng)響應(yīng)速度以適應(yīng)生產(chǎn)線對(duì)實(shí)時(shí)性的高度需求。在增強(qiáng)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性方面，硬件和軟件性能同樣至關(guān)重要。目前，許多機(jī)器人的視覺(jué)系統(tǒng)在進(jìn)行圖像處理時(shí)都依賴于傳統(tǒng)的中央處理單元（Central Processing Unit， CPU），這導(dǎo)致在處理大量的圖像數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)出現(xiàn)一定的延遲。為了加速系統(tǒng)的處理能力，我們可以考慮采用圖形處理單元（Graphics Processing Unit， GPU）或現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（Field-Programmable Gate Array， FPGA）這樣的硬件加速器，這將極大地增強(qiáng)計(jì)算效率，進(jìn)而有效地減少數(shù)據(jù)處理所需的時(shí)間。另外，對(duì)數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化是非常關(guān)鍵的，使用高帶寬低延遲通信協(xié)議能夠保證數(shù)據(jù)在各種設(shè)備與系統(tǒng)之間的迅速流轉(zhuǎn)，從而避免數(shù)據(jù)傳輸時(shí)遇到瓶頸。

例如，某鐵路公司通過(guò)優(yōu)化機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)，成功提升了其無(wú)砟軌道自動(dòng)噴淋養(yǎng)護(hù)裝置的實(shí)時(shí)性與數(shù)據(jù)處理能力。該裝置配備了車體、水箱、增壓泵、噴淋管道及自動(dòng)行走裝置，具備高效的噴淋功能和自動(dòng)行走能力。系統(tǒng)中采用了深度學(xué)習(xí)算法（Deep Learning， DL）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN）結(jié)合，以提高目標(biāo)識(shí)別的精度和速度。數(shù)據(jù)處理通過(guò)引入圖形處理單元（Graphics Processing Unit， GPU）進(jìn)行加速，處理速度提高了30%以上。此外，增壓泵與自動(dòng)行走裝置的控制信號(hào)通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，實(shí)現(xiàn)了低延遲的實(shí)時(shí)控制。通過(guò)這些技術(shù)的綜合應(yīng)用，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了均勻噴淋和防止積水的效果，同時(shí)也顯著提高了工作效率^[5]。實(shí)際運(yùn)行中，該系統(tǒng)能夠在每小時(shí)處理1 200 m[wl6]"的軌道養(yǎng)護(hù)任務(wù)，相較傳統(tǒng)人工養(yǎng)護(hù)方式，節(jié)省了約40%的人力成本（如表1所示）。

4" 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，本文圍繞機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)展開(kāi)分析，明確了當(dāng)前我國(guó)智能制造在核心技術(shù)與人員適應(yīng)方面的制約，并提出了可行的優(yōu)化路徑。研究結(jié)合實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證了方案的有效性，強(qiáng)調(diào)了自主創(chuàng)新與多學(xué)科融合的重要性。后續(xù)研究可以進(jìn)一步拓展至標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)與政策支持層面，為推動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)廣泛應(yīng)用提供更全面的支撐。

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