隨著機(jī)器人技術(shù)研究深入和“近人類”目標(biāo)不斷推動(dòng)，越來(lái)越多的學(xué)者和從業(yè)者更深刻認(rèn)識(shí)到計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)機(jī)器人整個(gè)行業(yè)發(fā)展導(dǎo)向的重要性。目前，機(jī)器人技術(shù)逐漸由單一個(gè)體轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)整體，擺動(dòng)的手臂、移動(dòng)的雙腳、閃爍的眼睛都使機(jī)器人整體形態(tài)看上去更像獨(dú)立個(gè)體。

　　我國(guó)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模從2015年的31億元提升至2019年的103億元,年均復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)35.01%,遠(yuǎn)高于全球市場(chǎng)2010-2020年11.61%的CAGR,顯示出國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)巨大潛力。另一方面,隨著國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)企業(yè)向工業(yè)領(lǐng)域滲透,工業(yè)視覺(jué)解決方案供應(yīng)商向上游核心零部件領(lǐng)域拓展,國(guó)產(chǎn)品牌逐漸發(fā)揮出本土優(yōu)勢(shì),視覺(jué)裝備和解決方案的市場(chǎng)占有率逐漸攀升。2019年,國(guó)產(chǎn)品牌占工業(yè)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)的比重上升至48.66%,預(yù)計(jì)國(guó)內(nèi)企業(yè)將進(jìn)一步發(fā)揮成本、反應(yīng)力優(yōu)勢(shì),進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)替代。其中,北京微鏈道愛(ài)科技有限公司(以下簡(jiǎn)稱:“微鏈視覺(jué)”)就是一股不容小覷的力量

　　據(jù)了解,微鏈視覺(jué)成立于2018年,是一家以深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺(jué)為核心的新一代人工智能技術(shù)公司,在工業(yè)機(jī)器人智能引導(dǎo)和工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)的三維成像方面已有成就,多個(gè)已實(shí)施交付的項(xiàng)目是德國(guó)工業(yè)4.0和中國(guó)智能制造的標(biāo)桿項(xiàng)目。

　　強(qiáng)團(tuán)隊(duì):人才與設(shè)備同在世界前列

　　在人才儲(chǔ)備上,微鏈視覺(jué)建立了完善的指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)、工程算法研發(fā)團(tuán)隊(duì)的研發(fā)體系,本科及以上學(xué)歷達(dá)100%,團(tuán)隊(duì)碩士及以上學(xué)歷約占50%,博士占比約為20%,強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊(duì)背書(shū)是微鏈視覺(jué)產(chǎn)品實(shí)力的基礎(chǔ)。此外,微鏈視覺(jué)在溫哥華設(shè)有機(jī)器人認(rèn)知技術(shù)研究院,擁有國(guó)際一流的研發(fā)人員和設(shè)備,曾名列加拿大國(guó)家前沿創(chuàng)新技術(shù)公司白皮書(shū)第六位、加拿大AI和德國(guó)工業(yè)4.0合作研發(fā)團(tuán)成員企業(yè),同時(shí)也是中國(guó)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事單位。

　　不僅如此,微鏈視覺(jué)在“產(chǎn)學(xué)研”一體化發(fā)展正走在行業(yè)前列。據(jù)報(bào)道,微鏈視覺(jué)還與同濟(jì)大學(xué)聯(lián)合創(chuàng)辦了“微鏈同濟(jì)機(jī)器視覺(jué)聯(lián)合創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室”,該課程也是同濟(jì)大學(xué)中德工程學(xué)院研究生的教學(xué)課程之一?！癢ELIINKIRT×DAOAI”認(rèn)證也同步向同濟(jì)大學(xué)中德工程學(xué)院的碩士研究生和博士研究生發(fā)放。因此可見(jiàn),由微鏈機(jī)器人視覺(jué)研究院主導(dǎo)與頒發(fā)的認(rèn)證工程師,無(wú)疑是行業(yè)的標(biāo)桿性資質(zhì)認(rèn)定。

　　硬實(shí)力:國(guó)際領(lǐng)先的三維成像和AI算法

　　我們知道,三維視野是人類的視野概念,機(jī)器要成為“有認(rèn)知”的機(jī)器人,從而勝任更加復(fù)雜的自主工作,必須具備三維的視野,而不是二維的圖片和視頻。微鏈視覺(jué)致力于讓機(jī)器人看見(jiàn)、判斷、自主工作,團(tuán)隊(duì)通過(guò)稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行模型訓(xùn)練,讓機(jī)器人擁有了認(rèn)知世界的能力,而機(jī)器人認(rèn)知的概念,也是微鏈?zhǔn)状翁岢霾@得了革命性的突破并應(yīng)用的,這無(wú)疑是引領(lǐng)了全球性的機(jī)器人認(rèn)知技術(shù)的發(fā)展。

　　具體到產(chǎn)品上,為了讓智能制造擁有“眼睛和大腦”,微鏈視覺(jué)從成像系統(tǒng)和視覺(jué)認(rèn)知系統(tǒng)入手進(jìn)行技術(shù)突破,研發(fā)了微鏈DaoAI 3D視覺(jué)感知系統(tǒng),并推出多款DaoAI 3D系列相機(jī):DaoAI BP-S、DaoAI BP-L、DaoAI BP-M等。 其中,微鏈視覺(jué)推出的DaoAI BP-L 3D相機(jī),可高精度識(shí)別3米以內(nèi)的物體,點(diǎn)云識(shí)別速度0.8s,點(diǎn)云精度微米級(jí),定位標(biāo)定精度0.1mm。可適用于3D料箱揀選、3D物料跟蹤涂膠、物流行業(yè)的拆垛、三維尺寸測(cè)量、質(zhì)量檢測(cè)、三維模型重建。

　　核心技術(shù)方面,微鏈視覺(jué)擁有頂級(jí)的三維點(diǎn)云成像技術(shù)和自研專利I算法。微鏈提出了新的數(shù)學(xué)模型,可以實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)下的高精度成像。DaoAI高精度3D相機(jī)可以識(shí)別細(xì)微的紋理,高質(zhì)量的獲取黑色、白色、高反光物體的三維點(diǎn)云圖像,該圖像具有XYZ和RX、RY、RZ六個(gè)維度的數(shù)據(jù)。微鏈三維成像技術(shù)最高可以達(dá)到30fps,行業(yè)平均水平在3-5fps;而微鏈DaoAI稀疏聚合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,實(shí)現(xiàn)機(jī)器自主學(xué)習(xí)(AutoML)的物體自動(dòng)識(shí)別技術(shù)系統(tǒng),該技術(shù)使用龐大的通用數(shù)據(jù)集疊加特定的應(yīng)用數(shù)據(jù)集,使得超過(guò)1000層的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理算法能夠成功應(yīng)用于數(shù)據(jù)量有限的實(shí)際應(yīng)用項(xiàng)目。

　　總體來(lái)講,與國(guó)內(nèi)外友商相比,微鏈視覺(jué)在3D相機(jī)、視覺(jué)識(shí)別算法、抓取規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)避障、機(jī)器人配合等環(huán)節(jié)都性能超前,在貨品揀選/播種、上料、裝配、涂膠、檢測(cè)等制造業(yè)、物流業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用游刃有余

　　機(jī)器人視覺(jué)經(jīng)歷了三代的發(fā)展變化，第一代的視覺(jué)系統(tǒng)是按照規(guī)定流程對(duì)圖像進(jìn)行處理并輸出結(jié)果，第二代是由計(jì)算機(jī)、圖像輸入設(shè)備、結(jié)果輸出硬件構(gòu)成視覺(jué)系統(tǒng)，目前最新的是采用高速圖像處理芯片，進(jìn)行算法，能模擬人的高度視覺(jué)功能。典型的機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)組成包括：圖像采集部分、圖像處理部分、運(yùn)動(dòng)控制部分。

　　機(jī)器人視覺(jué)主要存在的問(wèn)題

　　機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)主要應(yīng)用在檢測(cè)、識(shí)別、測(cè)量、定位等方面。目前機(jī)器人視覺(jué)主要存在的問(wèn)題：

　　1、如何準(zhǔn)確、高速(實(shí)時(shí))地識(shí)別出目標(biāo)。

　　2、如何有效地構(gòu)造和組織出可靠的識(shí)別算法，并且順利地實(shí)現(xiàn)。

　　3、實(shí)時(shí)性是一個(gè)難以解決的重要問(wèn)題。圖像處理速度是影響視覺(jué)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的主要瓶頸之一。

　　4、穩(wěn)定性是所有控制系統(tǒng)首先考慮的問(wèn)題，對(duì)于視覺(jué)控制系統(tǒng)，無(wú)論是基于位置、基于圖像或者混合的視覺(jué)伺服方法都面臨著如下問(wèn)題：當(dāng)初始點(diǎn)遠(yuǎn)離目標(biāo)點(diǎn)時(shí)，如何保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，即增大穩(wěn)定區(qū)域和保證全局收斂;為了避免伺服失敗，如何保證特征點(diǎn)始終處在視場(chǎng)內(nèi)。

　　機(jī)器人視覺(jué)應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步研究的問(wèn)題

　　1、圖像特征的選擇問(wèn)題。

　　視覺(jué)伺服的性能密切依賴于所用的圖像特征，特征的選擇不僅要考慮識(shí)別的指標(biāo)，還要考慮控制指標(biāo)。從控制的觀點(diǎn)看，用冗余特征可抑制噪聲的影響，提高視覺(jué)伺服的性能，但又會(huì)給圖像處理增加難度。因此如何選擇性能最優(yōu)的特征，如何處理特征以及如何評(píng)價(jià)特征，都是需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題。針對(duì)任務(wù)有時(shí)可能需要從一套特征切換到另一套，可以考慮把全局特征與局部特征結(jié)合起來(lái)。

　　2、結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)及圖像處理的研究成果，建立機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的專用軟件庫(kù)。

　　3、加強(qiáng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能研究。目前的研究多集中于根據(jù)圖像信息確定期望的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)這一環(huán)節(jié)上，而對(duì)整個(gè)視覺(jué)伺服系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能缺乏研究。

　　4、利用智能技術(shù)的成果。

　　5、利用主動(dòng)視覺(jué)的成果。

　　主動(dòng)視覺(jué)是當(dāng)今計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器人視覺(jué)研究領(lǐng)域中的一個(gè)熱門課題。它強(qiáng)調(diào)的是視覺(jué)系統(tǒng)與其所處環(huán)境之間的交互作用能力。與傳統(tǒng)的通用視覺(jué)不同，主動(dòng)視覺(jué)強(qiáng)調(diào)兩點(diǎn)，一是認(rèn)為視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)具有主動(dòng)感知的能力，二是認(rèn)為視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)基于一定的任務(wù)(TaskDirected)或目的，主動(dòng)視覺(jué)認(rèn)為在視覺(jué)信息獲取過(guò)程中，應(yīng)更主動(dòng)地調(diào)整攝像機(jī)的參數(shù)，如方向、焦距、孔徑等并能使攝像機(jī)迅速對(duì)準(zhǔn)感興趣的物體。

　　更一般地，它強(qiáng)調(diào)注視機(jī)制，強(qiáng)調(diào)對(duì)分布于不同空間范圍和時(shí)間段上的信號(hào)采用不同的分辨率有選擇性地感知，這種主動(dòng)感知既可在硬件層上通過(guò)攝像機(jī)物理參數(shù)的調(diào)整實(shí)現(xiàn)，也可以在基于被動(dòng)攝像機(jī)的前提下，在算法和表示層上通過(guò)對(duì)已獲得的數(shù)據(jù)有選擇性地處理實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，主動(dòng)視覺(jué)認(rèn)為不基于任何目的的視覺(jué)過(guò)程是毫無(wú)意義的，必須將視覺(jué)系統(tǒng)與具有的目的(如導(dǎo)航、識(shí)別、操作等)相聯(lián)系，從而形成感知/作用環(huán)。

　　6、多傳感器融合問(wèn)題。視覺(jué)傳感器具有一定的使用范圍，如能有效地結(jié)合其它傳感器，利用它們之間性能互補(bǔ)的優(yōu)勢(shì)，便可以消除不確定性，取得更加可靠、準(zhǔn)確的結(jié)果。