基于机器视觉的工业机器人精准定位技术探究

引言

在智能制造体系里，工业机器人属关键实施主体，产品质量和生产效率直接受工业机器人作业精度左右，鉴于作业场景变得多样化且愈发复杂，传统的依靠编码器和坐标夹具定位模式，很难达成高精度和高柔性同步要求，机器视觉技术借由其非接触的特征，灵活性强等特质正渐渐成为机器人精准定位研究的核心突破方向，本研究专门针对机器视觉驱动的定位系统开展研究，对视觉识别算法、空间建模能力、动态响应机制以及环境适应性四个范畴进行了深入分析，旨在搭建一套契合智能制造需求的定位技术体系。

1.工业机器人精准定位技术要求

在工业机器人实施复杂装配进程中，当进行精密搬运与智能检测之际，存在着对定位系统极高的工艺要求，为保证末端执行器在微米级误差范围之内完成自身任务，它需具备高空间分辨率以及识别微小位移的能力,这对半导体生产以及电子封装这类高精度应用场景而言极为关键。定位系统必须具备动态反应及实时反馈的能力,如此方可保证在高速行进或目标移动之际，其轨迹追踪维持连贯与稳定，从而杜绝因路径偏移引发的误操作，当该系统遭遇复杂背景、光线变动以及表面纹理差异时，需体现出高度的适应水平,使视觉识别与姿态计算呈现稳健特性。若涉及到多个工序协同或柔性生产线的情形，定位技术理应具备多自由度及多姿态目标的识别与匹配技能,进而强化作业的适应性与智能水平，最终整个系统要达成稳定目标，符合高计算效率与方便集成等工程可达成属性，以保障在高强度工业应用过程中长期工作的可靠水平。

2.基于机器视觉的工业机器人精准定位技术应用

2.1 构建亚像素级图像识别算法提升定位精度

传统的像素级图像识别算法不能很好地满足高精度工业作业任务下微米级的定位要求。为此，在亚像素级图像识别基础上提出的算法就成了增强视觉定位精度的重点。该技术利用灰度变化曲线拟合和分析达到亚像素级准确提取边缘轮廓或者特征点。以某款电子产品贴装生产线为例，利用基于高斯函数拟合和 Sobel 边缘增强相结合的亚像素提取算法使轮廓识别精度提高到 ±0.02mm ；明显减小光照差异引起的误差波动。具体技术路径包括图像预处理（高频噪声滤除）、亚像素插值计算、特征子像素拟合与精度误差建模等步骤。实践中结合高分辨率 CMOS 相机（ ⩾1200 万像素）与高通量图像采集系统，确保输入图像质量，再通过 FPGA 加速硬件实现边缘点并行识别与坐标微调，最终将误差控制在 ±0.01mm 范围内。这项技术在芯片引脚检测和镜片自动校准等多个应用场景中得到了广泛使用，有效地提高了定位系统在绝对精度和重复性精度方面的表现，解决了“高精度加高速度”难以同时实现的关键问题。

2.2 融合多模图像信息实现三维空间快速建模

工业机器人碰到复杂立体工件以及非结构化环境，单纯依靠单目视觉，精确空间深度信息的获取有难度，经由融合多模图像信息，诸如结构光与激光点云等，可达成机器人对作业场景三维空间的迅速建模，由此增进整体定位的准确水平与作业安全性。举精密装配工站这个例子，多视角图像采集系统是依靠配备视差基线 120mm 的双目立体摄像头和结构光投影模块搭建起来的，接着采用依托深度神经网络的图像配准技术，完成了对复杂工件表面的建模及重构过程，建模的平均用时被限定在 0.8 秒以内，三维点云的密度可实现 0.5mm 的间距，空间建模误差低于 ±0.1mm 这一数值。

核心是针对多模图像进行深度校准及特征对齐操作，采用 SIFT+ICP 算法将不同模态图像特征融合起来，实现跨模态空间匹配，解决遮挡区域和反光表面难以有效重构的难题，本系统赋予机器人独立判断工件姿态变化和障碍干涉的能力，大量应用到焊前轨迹规划与异形零件抓取路径生成的任务中，切实提高机器人对环境的适应能力和多工况定位准确性。

2.3 基于视觉伺服的动态对象实时跟踪定位

面对高速运动的目标物体或者复杂的协同作业情境时，常规的静态定位机制很难满足任务动态响应时效性的需求。以视觉伺服为核心的定位系统引入了闭环图像反馈机制对动态对象进行实时跟踪和位姿调整控制。这项技术可以分为图像式（Image-Based）和位置式（Position-Based）两大类别，而图像式视觉伺服在实时响应和控制稳定性上都展现出了卓越的性能。在一条用于高速抓取汽车零部件的生产线上，我们使用了图像式视觉伺服系统，并配备了 500fps 的高帧率相机以及区域兴趣追踪算法（ROITracking），通过结合卡尔曼滤波技术，我们成功地实现了移动工件在 ±0.2 秒的时间范围内精确地跟随轨迹，同时末端的误差也被控制在 ±0.3mm 之内。该系统采用实时图像采集+特征点识别+轨迹估计+控制指令反馈 4 个闭环步骤对机器人进行路径自适应控制。为提高鲁棒性，采用多特征融合机制（如颜色+边缘+形状）动态切换目标特征模板，防止跟踪丢失或漂移现象。该技术已经在 3C 制造行业装配机器人和医药包装线拾取机器人这类具有较高节拍的应用场景下进行了成功布点，显著提升了动态操作成功率和作业节拍。

2.4 构建自适应光照与遮挡补偿机制增强鲁棒性

工业现场中的机器人视觉系统经常会面临较强的反光，阴影，光照不均或者局部遮挡的干扰，造成图像质量的降低，进而影响特征识别和定位的稳定性。构造自适应光照和遮挡补偿机制已经成为提高系统鲁棒性的一个关键技术途径。具体地说，这种机制将图像亮度自调算法，动态遮挡检测模型和图像重构模块整合在一起，从而在线校正视觉输入质量。以一个重载码垛机器人系统为研究对象，采用基于 Retinex 理论增强算法对图像对比度进行动态优化，同时结合 YOLOv8 遮挡检测模型对图像中存在的遮挡区域进行识别，接下来，我们使用 GAN（生成对抗网络）来进行局部图像内容的推断和补全，这使得整体的识别准确率提高了超过 15% ，同时遮挡干扰对定位误差的影响也从 ±1.2mm 减少到 ±0.4mm 。

结束语

以机器视觉为核心的精准定位技术已经成为工业机器人向智能化转变的主要驱动力。通过亚像素图像识别，三维建模，视觉伺服和鲁棒补偿机制等方面进行系统化的研究，可以有效地解决复杂工况定位瓶颈问题，增强机器人系统多任务环境适应性和执行效率。今后随着算法优化，视觉硬件集成和边缘计算等技术的进步，以机器视觉为核心的定位系统会变得更智能，更灵活和更稳定，并在智能制造中得到应用、在高端装配和人机协同方面显示出了更为广泛的应用前景。

参考文献

[1]翟爱亭.分析机器视觉定位技术在工业机器人智能化中的应用[J].电子元器件与信息技术,2020,4(06):62-63.

[2]王水发,陈天炎.基于机器视觉的工业机器人定位技术研究[J].景德镇学院学报,2020,35(03):5-7+28.