機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。但由于機器視覺是一門交叉學科，涉及數(shù)字圖像處理技術、模式識別、自動控制、照明、人機界面等多個領域。因此，很難給機器視覺下一個準確的定義。

制造工程學會(SME)和機器人工業(yè)協(xié)會(RIA)將機器視覺定義為：機器視覺利用光學和非接觸式傳感器自動獲取和解釋真實物體的圖像，以獲取有用的信息來控制機器的運動或過程控制。

在機器視覺系統(tǒng)中，其基本工作流程為：首先照明光源發(fā)出的光照射在被測物體上；然后再通過鏡頭成像后由相機捕獲；隨后，由圖像采集卡收集并經(jīng)計算機處理；最后，以預先設計的圖像形式顯示在計算機屏幕上，如圖1所示。在這其中，機器視覺成像系統(tǒng)的成像質量決定了整體機器視覺系統(tǒng)的檢測精度，發(fā)揮著極為重要的作用。

圖1 機器視覺系統(tǒng)工作流程示意圖

機器視覺成像的一個重要特點是從圖像中獲取目標的信息，傳統(tǒng)視覺成像主要依賴于2D視覺技術：根據(jù)灰度或彩色圖像中的像素灰度特征獲取目標中物體的紋理、形狀、位置、尺寸和方向等信息。但隨著當前“智能制造”技術對機器視覺性能的要求逐漸增高，2D視覺技術的局限性愈發(fā)明顯，迫切需要3D視覺成像技術的發(fā)展及應用。

目前，3D視覺成像技術主要依賴于飛行時間法（TOF）、結構光法、立體視覺法、三角測量法和調頻連續(xù)波（FMCW）法等實現(xiàn)對目標3D信息的感知和收集。

一、TOF法

TOF法的基本工作原理為利用光飛行的時間差來獲取物體的深度：探測系統(tǒng)與光源同時啟動，發(fā)射的光脈沖經(jīng)目標物體后反射回探測中并由探測系統(tǒng)直接存儲往返時間，最后根據(jù)時間和光速的關系求得與目標物體之間的距離。

這種測試方法也稱為直接TOF法（D-TOF），通常適用于單點測距系統(tǒng)，與掃描技術相結合便可實現(xiàn)3D視覺成像。

圖2 PMD公司的工業(yè)TOF相機以及基于TOF法的自動導引叉車示意圖

TOF成像可用于大視野、遠距離、低精度、低成本的3D圖像采集。其特點是：檢測速度快、視野范圍較大、工作距離遠、價格便宜，但精度低，易受環(huán)境光的干擾。

二、結構光法

結構光投影3D成像目前是機器人3D視覺感知的主要方式，結構光成像系統(tǒng)是由若干個投影儀和相機組成，如圖3所示，常用的結構形式有：單投影儀單相機、單投影儀-雙相機、單投影儀多相機、單相機-雙投影儀和單相機多投影儀等典型結構形式。

圖3 基于紅外結構光的深度相機：Astra Stereo S U3

結構光投影3D成像的基本工作原理是：利用計算機生成結構光圖案或用特殊的光學裝置產(chǎn)生結構光，經(jīng)過光學投影系統(tǒng)投射至被測物體表面，然后采用圖像獲取設備（如CCD或CMOS相機）采集被物體表面調制后發(fā)生變形的結構光圖像，利用圖像處理算法計算圖像中每個像素點與物體輪廓上點的對應關系；最后通過系統(tǒng)結構模型及其標定技術，計算得到被測物體的三維輪廓信息，如圖4所示。根據(jù)結構光投影次數(shù)劃分，結構光投影3D成像可以分成單次投影3D成像和多次投影3D成像方法。

圖4 結構光投影3D成像的基本工作原理圖

其中，單次投影3D成像方法曝光和測量時間短，抗振動性能好，適合機器人實時運動引導和手眼機器人等需要對運動物體進行3D成像的應用。但該方法景深較低，無法在大視場情況下獲得較高的垂直空間分辨率。

而多次投影3D成像方法恰能實現(xiàn)較高的空間分辨率，能有效解決目標表面斜率階躍變化的問題，但也具有相應的不足之處：抗振動性能較差，無法準確的測量連續(xù)運動的物體；測量精度對投影儀、相機的環(huán)境變化敏感；實時性相對較差。

三、立體視覺法