引言

工业机器人能够执行重复性高、劳动强度大任务，还可在恶劣环境下持续工作，提高生产效率。随着智能制造的发展，单纯的机械执行已无法满足复杂多变生产需求，引入视觉引导系统成为工业机器人发展方向。视觉引导系统通过集成先进图像处理、机器学习算法，赋予机器人感知周围环境、识别目标物体、理解任务需求能力，使工业机器人能够在无需预先编程固定路径情况下，根据实时视觉反馈动态调整作业姿态，执行更复杂的任务。文章设计了一种适用于工业环境的视觉引导系统，并结合实验测试，验证了系统在实际应用中的可靠性。

1. 工业机器人视觉引导系统架构

1.1 硬件组成

六自由度工业机器人具有较高灵活性，可在空间内部接收来自计算平台的控制指令，灵活进行抓取、移动工作。其主要由工业CCD 相机、计算平台、激光传感器等构成，工作流程如图1 所示。

图1 工业机器人工作流程

其中，工业CCD 相机主要用于视觉引导系统，其在物体识别、定位方面表现优异，可以为计算平台提供高质量实时图像。计算平台使用NVIDIA Jetson 系列。该系列具备强大处理能力，能够实时接收图像数据、传感器数据，并进行处理，将处理结果指令发送给工业机器人。激光传感器主要用于获取环境深度信息，提高系统对复杂环境的适应能力。

1.2 软件部分

系统中应用的软件模块包括图像处理模块、控制算法模块。其中，图像处理模块负责将相机捕获的图像进行预处理，利用OpenCV 库更好地识别图像中的边缘信息。控制算法模块利用PID 控制算法，实现对机器人运动路径的精准控制。软件间使用Ethernet 通信协议进行通信，确保各个硬件组件之间的数据实时传输。软件处理流程如图2 所示。

图2 软件流程

1.3 视觉引导系统的创新性

文章设计的视觉引导系统使用工业CCD 相机，能够帮助六自由度工业机器人在复杂的环境中进行抓取与移动任务，NVIDIA Jetson 计算平台实时对图像和传感器数据进行处理，提高系统响应速度。激光传感器增强系统的智能化程度，图像处理模块保证识别的准确性，PID 控制算法提升机器人的运动精度。硬件与软件的结合使得整个视觉引导系统具备良好的协同效应，实现数据的高效采集与处理，确保机器人的智能化，进而提升工作效率。

2. 实验设计

2.1 实验目的

本实验的目的是验证开发的视觉引导系统在不同工作环境，特别是不同光照条件下的稳定性和精度。通过实验数据收集与分析，评估系统在各种光照场景下的识别性能，判断可能存在系统瓶颈，为后续系统优化改进提供数据支持。

2.2 实验步骤

2.2.1 系统搭建

安装组件：组装工业机器人，安装工业CCD 相机，连接NVIDIA Jetson 系列计算平台，确保所有组件接口牢固连接。

软件配置：在计算平台上安装操作系统、图像处理软件、控制算法程序、相关依赖库，完成系统参数配置，包括相机设置、网络通信协议、算法参数调优等，确保系统能够稳定接收、处理图像数据并控制机器人动作。

2.2.2 实验设置

（1）在实验中模拟工业生产环境中多种光照条件场景，以评估视觉引导系统在不同环境下的表现。使用日光灯模拟良好光照条件：高亮度、均匀光照；中等光照条件：正常工厂照明，工业环境光；较差光照条件：低亮度环境，存在阴影或光斑。布置不同的障碍物，如箱子、管道等，模拟复杂工作环境中设备故障带来的影响，评估系统在各种场景下的表现，实验数据见表1。

表1 光照条件实验数据

根据不同光照条件下，得到机器人定位准确性和运动时间数据，见表2。

表2 不同光照条件下机器人定位准确性和运动时间

定位准确性分析：良好光照条件下定位准确性评分均为9.5，在该条件下，机器人能够准确识别定位目标，几乎没有误差；中等光照条件下定位准确性评分为5~8，表明环境中阴影和障碍物对机器人定位造成影响，但仍然能够较好地完成任务；较差光照条件下定位准确性评分最低，仅为5.5~6，在低亮度和复杂阴影下，机器人定位准确性下降，导致选择错误路径。

运动时间分析：良好光照条件中运动时间为5s，表明机器人能够快速有效地完成任务；中等光照条件下运动时间增加至8~10s，由于环境条件变化，机器人需要更多的时间进行定位决策；较差光照条件下运动时间增加，达到12~15s，复杂环境导致机器人的操作效率低。

（2）为进一步观察障碍物数量对视觉引导系统性能的影响，在每个实验组中，按照预设的障碍物数量进行设置，使用CCD 相机拍摄测试区域的初始图像，并传输至视觉引导系统，启动视觉引导系统，观察并记录机器人在不同障碍物数量下的路径规划过程、定位准确性及系统响应时间，机器人完成任务后，记录总运动时间，并进行数据分析。

在良好光照条件、中等光照条件、较差光照条件下分别测试障碍物数量为5、10、15 的情况，障碍物类型包括箱子、管道、托盘等，随机布置增加复杂性，不同障碍物数量对视觉引导系统影响的实验数据见表3。

表3 不同障碍物数量实验数据

由表3 可以看出，随着障碍物数量增加，定位准确性下降，在良好光照条件下，障碍物数量为15 个时，准确性下降至88%，在较差光照条件下，准确性降至60% ；障碍物数量增加导致系统需要更多时间进行路径规划调整，平均运动时间增加，在光照良好情况下，15 个障碍物平均运动时间为18s，而在较差光照条件下，运动时间达40s；障碍物数量增加导致系统错误率上升，在较差光照条件下，15 个障碍物错误率高达25%。

实验结果表明，障碍物数量对视觉引导系统的性能产生影响，障碍物增加不仅降低了定位准确性，还延长了运动时间，增加系统的错误率，在实际应用中，应合理规划工作环境中的障碍物布局，优化视觉引导系统的算法，提高机器人的工作效率。

3. 视觉引导系统应用案例

某仓储物流公司订单量日益增长，将设计的视觉引导系统应用其中，以提高拣货速度，降低人工成本。

实施步骤：将视觉引导系统与该公司现有仓储管理系统集成，实现数据共享与实时监控，对操作人员进行系统培训，确保他们能够熟练掌握新系统的操作，相关实验数据见表4。

表4 实验数据

经过系统实施，实施前拣货准确性为75%，表明每4个订单中将有1 个出现错误，实施后1 个月准确性提升至90%，错误率明显下降，客户满意度恢复，实施后3 个月准确性进一步提升至95%。

平均拣货时间缩短，实施后1 个月时间缩短至30s，拣货效率提升，实施后3 个月平均拣货时间进一步缩短至20s，提高了工作效率。

实施前每小时只能完成100 件拣货，无法有效应对高峰期的订单量，实施后1 个月拣货量提高至150 件/h，表明系统效率得到验证，实施后3 个月拣货量达到200 件/h，能够满足市场需求快速变化。

4. 优化建议

（1）改善光照条件：在实际应用中，尽可能提升光照条件，确保环境光线均匀且充足，减少阴影干扰。

（2）采用多传感器融合技术：结合红外传感器等多种传感器，提高机器人在复杂环境下的环境感知能力，弥补光照不足带来的影响。

（3）动态调整策略：设计动态光照调整系统，如在较差光照条件下增加光源，改善环境条件，提升机器人性能。

基于以上优化建议，进行验证测试，选择不同光照条件下多个场景进行对比，在均匀光照条件下，识别准确率提高20%，定位精度提升15%，系统错误识别率从35% 降至15%，表明改善光照条件有效提高系统的整体性能。在视觉引导系统中融入红外传感器、超声波传感器等，在光照均匀的情况下，物品识别率提高到95%，光照不均匀情况下，识别率达到85% ；动态光照调整系统能够在1s 内自动调节光源，将识别准确率保持在85% 以上。

由此可见，改善光照条件能提升机器人在实际应用中的识别定位能力；多传感器融合技术可增强系统在复杂环境中的适应性，尤其是在光照不足的情况下；动态光照调整策略能保证机器人在不同环境条件下的性能稳定性，提升整体操作效率。