机器人视觉解决方案是我们实现机器人视觉的几个主要挑战。即使变得越来越容易使用，仍然存在一些棘手的问题。许多因素都会影响机器人在环境，任务设置和工作场所中的视野。这里总结了9个机器人视觉挑战：1.照明如果您有在弱光下拍摄数码照片的经验，您将知道照明非常重要。不良的照明会毁掉一切。成像传感器不如人眼适应或敏感。如果照明类型错误，视觉传感器将无法可靠地检测到物体。有多种方法可以克服照明挑战。一种方法是将主动照明合并到视觉传感器本身中。其他解决方案包括使用红外照明，环境中的固定照明或使用其他形式的照明技术，例如激光器。 2.变形或铰接的球是可以通过计算机视觉设置检测到的简单物体。您可能只是检测到它的圆形轮廓，或者使用模板匹配算法。但是，如果球被挤压，它将改变形状，并且相同的方法将不再起作用。这是变形。对于某些机器人视觉技术，这可能会导致相当大的问题。关节运动类似，是指由活动关节引起的变形。例如，当您在肘部弯曲手臂时，手臂的形状会发生变化。每个链接（骨骼）保持相同的形状，但是轮廓变形。由于许多视觉算法使用形状轮廓，因此清晰度会使对象识别更加困难。 3.位置和方向机器人视觉系统最常见的功能是检测已知物体的位置和方向。因此，大多数集成视觉解决方案通常都克服了两者所面临的挑战。只要可以在摄像机图像中看到整个对象，检测到的对象的位置通常就很简单。许多系统对于改变对象方向也很健壮。但是，并非所有方向都相等。尽管检测沿一个轴旋转的对象足够简单，但是检测对象何时以3D旋转则更为复杂。 4.背景图像的背景对物体检测的容易程度有很大的影响。想象一个极端的示例，其中将一个对象放置在一张纸上，并将同一对象的图像打印在该纸上。在这种情况下，机器人视觉设置可能无法确定哪个是真实对象。理想的背景为空白，并与检测到的物体形成良好的对比。它的确切属性将取决于所使用的视觉检测算法。如果使用边缘检测器，则背景不应包含清晰的线条。背景的颜色和亮度也应与对象的颜色和亮度不同。 5.遮挡遮挡是指对象的一部分被遮盖了。在前面的四个挑战中，整个对象都出现在相机图像中。遮挡有所不同，因为某些对象丢失了。视觉系统显然无法检测到图像中不存在的事物。可能会导致遮挡的原因有很多，包括：其他物体，机器人的零件或相机的不良位置。克服遮挡的方法通常包括将对象的可见部分与其已知模型进行匹配，并假定存在对象的隐藏部分。 6.比例在某些情况下，人眼容易被比例尺的差异所欺骗。机器人视觉系统也可能会让他们感到困惑。假设您有两个相同的对象，但是一个大于另一个。想象一下，您正在使用固定的2D视觉设置，并且对象的大小决定了它与机器人的距离。如果训练系统识别较小的物体，它将错误地检测到两个物体相同，并且较大的物体更靠近相机。可能不太明显的比例尺问题是像素值问题。如果将机器人摄像机放在较远的位置，则图像中的对象将由较少的像素表示。当有更多像素表示对象时，图像处理算法会更好地工作，但也有一些例外。 7.不正确的相机放置可能会导致以前发生的任何问题，因此正确使用它很重要。尝试将相机放置在光线充足的区域，以使您可以尽可能清晰地看到物体而不会变形，并且尽可能靠近物体而不会遮挡物体。相机和观察表面之间不应有干扰的背景或其他物体。 8.移动有时会导致计算机视觉设置出现问题，尤其是当图像模糊时。例如，这可能发生在快速移动的传送带上的物体上。数字成像传感器可在短时间内捕获图像，但不能立即捕获整个图像。