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二、机器视觉定位前沿技术 机器视觉定位包括两类：二维定位和三维定位。在国内，三维定位自有技术还非常少，针对该技术的专利申请在国内几乎处于空白。但是在国外，以微软、谷歌、苹果等公司为例，他们早已在三维信息检测、三维空间重构等领域进行了布局。1、三维姿态跟踪微软公司在2010年4月推出了Kinect体感游戏设备，该设备是应用于Xbox 360主机的周边设备。主要功能是获取玩家全身上下的肢体动作，来操作Xbox上的游戏。 该设备左侧为红外光发射器，是一种光编码结构光技术；中间为640*480分辨率的彩色CMOS摄像头；右侧为320*240分辨率的红外CMOS摄像头。其获取玩家三维动作的核心技术为类双目立体视觉技术。依托已经标定好的双摄像头之间的基线距离、焦距及视差数据，然后根据红外摄像头采集到的红外点阵图，进而计算出深度信息。但是Kinect公布的测量精度为：测量2米范围时，理论精度可以达到1cm（有第三方机构实测表示达不到该精度）。由于该设备是面向娱乐行业，对精度和检测结果一致性的要求较低。当然了，微软的软件算法鲁棒性肯定是很好的，主要是其硬件部分采用了低成本的CMOS感应器。相对于维视图像公司针对工业应用研发的双目立体视觉设备MV-VS220来说，在硬件配置方面维视图像可谓是极尽豪华了。其采用了1280*960分辨率的CCD相机，可同时感应可见光和近红外光，标准配置在测量0.8米范围时，重复测量精度可以达到0.6mm。2、三维空间定位看过微软的Kinect设备，我们再看看以库卡机器人为代表的三维空间定位技术。近期库卡机器人发布的“机器人大战乒乓冠军”视频炒的挺热门。暂不谈机器人本身的运动速度和精度，这里主要谈谈给机器人做乒乓球定位的三维空间定位技术。图片_x0020_2" o:spid="_x0000_i1027" type="#_x0000_t75" alt="1" style="width:300.75pt;height:162pt;visibility:visible; mso-wrap-style:square"> 其实该应用的基础技术不是特别前沿，属于比较常规的双目三维定位技术。由于乒乓球在运动过程中速度极高，可以达到3米/秒，被测对象是高速运动目标，所以可以采用高速相机进行抓拍，然后利用帧差分法获取被测目标进而过滤掉背景图像（因为在相机拍摄视野内，除了乒乓球外的其他目标的运动速度极低，在高速相机拍摄的连续两帧图像之间，只有乒乓球的位置会发生变化）。这样一来，左右相机中的待测对象都只有一个点（将乒乓球简化为一个点）了，立体匹配和三维姿态测量的速度就可以很快了。完全能够跟得上乒乓球的运动。当然了，由于以上产品设备已经正式投入了商业化运营，制造厂家是不可能把具体技术实现进行公布的，我们仅能从结果去猜想。但是从一些非营利性实验室或高校实验室设备提供商所推出的产品，我们是可以从中获得不少有用信息的。以维视图像推出的CCAS双目视觉系统来说，其官网上就有该系统原理的详细介绍。 |