3D视觉技术在机器人抓取作业中的应用实例
近年来，机器人自动化领域越来越多地应用3D视觉技术对目标物体进行定位。本文主要研究3D视觉技术在机器人抓取作业中的应用，总结了3D视觉技术在识别、定位物体时面临的挑战，给出了抓取作业机器人3D视觉系统的设计方法，归纳了现有的3D表面成像方法和视觉处理算法，给出一个结合3D视觉技术对白色抽屉纸盒进行抓取分拣的实际应用案例。
在许多自动化应用场合中，如自动化分拣、装配、拆垛、码垛、上料等过程中，工业机器人经常被用来进行抓取作业。要完成抓取操作，机器人系统可能需要完成目标感知、运动规划、抓取规划等一系列任务。视觉系统在机器人抓取作业中的作用就是识别、定位目标物体，为机器人提供目标物体的类型与位姿信息。其中，估计的精度关系到抓取的成功率与精度，是非常重要的技术参数。
3D视觉技术作为新兴的技术领域还存在很多亟待解决的问题，但2D视觉已不能满足空间抓取的应用要求。与2D视觉相比，3D视觉技术的优点有：
（1）天津机器人视觉识别3D视觉可以提供目标物体6DOF的位姿数据，而2D视觉仅能提供平面内3DOF的位姿数据；
（2）3D视觉能给出目标物体的深度信息或物体表面的点云信息。但与此同时，3D视觉技术在机器人抓取应用中仍然面临许多挑战：
（1）点云空洞：用3D相机捕捉反光、透明、网状物体表面的点云信息，经常会出现数据的丢失，丢失的点云数据形成了点云空洞；
（2）点云粘连：多个物体杂乱堆放或者两个物体表面靠近摆放时，不同物体表面的点云会粘连在一起，这就涉及到如何稳定、准确地进行点云分割；
（3）点云密度不一致：物体表面与3D相机之间的相对位姿、物体表面的颜色均会影响点云的密度，使得目标场景的点云密度不一致，这在一定程度上给点云处理算法带来了困难；
（4）视野局限：有限的相机视角、遮挡和阴影效果，都会阻碍3D相机获得抓取目标的表面全貌，进而阻碍对抓取目标的识别；
（5）速度：3D视觉的原理要求其处理的数据量较大。3D相机的分辨率越高，所采集的点云质量越好，越能表征物体表面更细微的几何特征，但相应地带来的数据量就越大。为了适应实际应用需要，如何提高3D相机获取目标场景点云的速度、点云处理算法的速度仍是需要研究的课题。
此外，相机传感器的噪声，点云分割噪声，光照条件的变化，物体的颜色等诸多因素都是3D视觉技术所面临的问题。
