智能制造：机器人视觉三维成像技术深度解析与挑战

本文是一篇深入探讨智能制造领域中机器人视觉感知三维成像技术的专业文章。作者卢荣胜和史艳琼对这一领域的技术进行了全面的综述，重点关注了飞行时间三维成像、点线扫描三维成像、色散共焦成像、结构光投影三维成像、光学偏折成像、单目与多目立体视觉三维成像以及光场成像等关键技术。他们系统地分析了这些方法在实际应用中的特点和局限性，旨在为机器人视觉系统的设计和优化提供参考。 飞行时间三维成像（ToF）利用光脉冲的往返时间来测量目标的距离，具有实时性和精度高的优点，但在复杂光照条件下可能受到干扰。点线扫描三维成像通过逐行或逐点扫描获取深度信息，适合于高分辨率的应用，但速度相对较慢。色散共焦成像是通过干涉或衍射原理实现，能提供高精度图像，但对光源稳定性要求较高。 结构光投影三维成像是通过投射特定模式的光线，然后根据接收到的图案变化判断物体形状，这种方法成本低且易于实现，但对环境光敏感。光学偏折成像则是利用折射差异获取三维信息，它能够处理动态场景，但可能受材料特性影响。 单目与多目立体视觉三维成像是基于视差原理，通过比较两只眼睛观察到的不同来确定深度，单目系统轻便，但可能存在视差模糊，而多目系统精度高但硬件复杂。光场成像则捕捉到光线的所有波动信息，可以实现无损重构，但数据量大，计算复杂。 在整个综述中，作者还绘制了各种视觉成像方法的图谱，以便直观展示它们的工作原理和应用场景。同时，文章还着重讨论了机器人手眼系统（End-Effector Camera System, EEC）的最佳三维成像选择，这涉及到如何根据任务需求、精度要求、速度限制等因素来匹配最合适的成像技术。 通过这篇综述，读者可以了解到当前机器人视觉三维成像技术的最新进展和挑战，这对于工业自动化、机器人导航和人机交互等领域的发展具有重要意义。同时，也为研究人员和工程师提供了宝贵的指导，帮助他们在设计和改进机器人视觉系统时做出明智的选择。