用于引导机器人的视觉系统对制造商构成不同的挑战，而不是用于零件检查的视觉系统。最大的挑战是在2-1 / 2D应用中引导机器人，其中使用了指导，因此相机维护了一个水平的部分，但是包括在堆栈中的适当的透视图。

用于引导机器人的视觉系统对制造商构成不同的挑战，而不是用于零件检查的视觉系统。最大的挑战是在2-1 / 2D应用中引导机器人。两个D和3D应用更容易且更简单。

“2D应用涉及坐在平坦表面的零件的视觉指导，”Fanuc Robotics America Corp.的高级产品经理Steve Prehn说：“而3D指导是倾斜或不同高度的零件。”

相比之下，在2-1 / 2D应用中，使用指导，因此相机保持了一个适当的透视图，该部分是级别，但包括在堆栈中。对于位于堆叠上方的2D摄像头，零件似乎是不同于传送器上的平板的尺寸。零件的表观尺寸可用于计算和占据部分的高度以及从相机到部分的距离，使得机器人可以移动以拾取它。

“更高级的2D方法使用部件的多个功能来计算不仅高度，而且倾斜。想象一下在你面前的平坦表面上的一张纸，那就是11英寸，“Prehn说。“你可以告诉他们在太空中的角落。如果你抬起两个角落并保持其余的平面，你的梯形有两个边缘，它看起来比原来更大或更远。

“但是，您知道纸张没有大小改变。相反，您需要了解那些相对的角落之间存在几何关系，告诉您它们相对于视觉以某个角度倾斜。相机必须在2-1 / 2D应用中为机器人做同样的事情。“

Prehn表示，有几个因素会影响用于机器人指导的视觉系统的可靠性，包括镜头选择，照明和视觉软件算法。

要选择适当的镜头，制造商需要知道部分来自相机的距离，并且所需的放大率清楚地看到零件。这两个数据将决定相机的视野，说Prehn。

“在相机拍摄时，也可以确保零件尺寸及其位置，”Prehn说。“这有助于我们计算相对于相机的部分距离，并确定机器人应该移动到零件的距离。”

照明很重要，但对于零件检查而言，对指导并不重要。Prehn表示，照明需要提供足够的照明，因此相机可以清楚地检测部分边缘。他建议使用LED照明，并表示照明需要一致，足以淹没任何现有的环境光。

至于视觉系统算法，Prehn表示他们必须始终满足制造商的目标 - 需要具体定义。例如，公司需要确切地知道它想要衡量和定位的内容。

Prehn表示Irvision，Fanuc的专有视觉系统软件，具有几种执行基本和高级视觉任务的算法。在最基本的级别，该软件使相机能够立即讲述零件及其背景之间的差异。

例如，在更高级的楼层，该软件具有测量零件宽度的Caliper工具。IRVISION还具有几何图案匹配工具，可帮助相机识别零件形状并在图像中找到其位置。

另一种方式IRVISION帮助最终用户提高视觉系统可靠性是通过执行多级校准。第一级别涉及将像素转换为毫米的度量单位。第二级别将像素联系到该部件所在的X-Y-Z空间中。

“校准非常重要，”Prehn说。“它有助于确保机器人始终朝着正确的方向移动，即使相机改变其方向，就像它在机器人手臂末端安装时一样。”