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数字化技术正以从未有过的这般速度，改变着制造业的面貌，不过高昂的成本使得许多企业望而却步，ABB中国研究院的最新突破，也许能够打破这一僵局。

视觉伺服技术原理

由相机捕捉目标图像，以此实时计算目标位置，进而驱动机器人运动，此为视觉伺服技术。该技术被划分成基于位置的视觉伺服与基于图像的视觉伺服这两大类别。前者借助三维重建来确定目标位置，后者靠直接利用图像特征展开控制。

在实际运用当中，基于位置的视觉伺服，需要精准的相机标定米兰·(milan)中国官方网站，而基于图像的视觉伺服，对模型误差不敏感，ABB研究院的创新办法，融合了两种技术上的优势，既确保了精度，又提高了系统鲁棒性。

低成本相机应用突破

每秒数百帧的高速相机是传统视觉伺服系统所需的，其设备成本动不动就是数万元。ABB团队所开发的新方法，仅凭借每秒16帧的普通工业相机便可达成相同性能。这项突破致使中小企业也能够负担得起先进的视觉伺服系统。

研究人员借助优化算法架构，大幅降低了系统对于图像采集频率的那种依赖，实验证实，就算运用千元级别的普通工业相机来说，同样能够达成对高速运动物体进行精准跟踪的这样一种情况 ， 。

多信息融合技术

多源信息能被融合进入新方法里，从中展现核心创新之处，系统不但处理图像数据，而且实时整合机器人关节编码器进行反馈，其双重数据源保证了跟踪过程具备稳定性以及精确性。

对于目标物体被短暂遮挡的情况，系统能够依据机器人运动状态来预测目标轨迹，这种预测机制在很大程度上提升了系统于复杂工况下的可靠性，解决了传统视觉伺服的痛点。

实际应用场景

在包装流水线上，机器人有抓取货物的需求，货物是以每秒2米的速度在进行移动的 。传统方案当中，是需要配备每秒500帧的高速相机的 ，然而新方法不一样，仅仅采用普通相机，便能完成相同任务 。这为食品行业，为医药等行业，提供了既经济又高效的自动化解决方案 。

装配汽车零部件，是另外一个典型的应用场景，在零部件顺着传送带移动期间，机器人能够精准抓取并予以装配，实验展示，新方法将定位误差控制在0.5毫米以内，全然符合工业精度方面的要求。

技术实现路径

该系统得以实现，是依托于ABB自主研发的EGM外部引导运动模块，EGM模块能够让外部视觉系统直接对机器人运动轨迹进行控制，达成了毫秒级的实时响应，这种架构保证了控制系统具备高性能。

大批测试，被研究人员开展在了IRB1200型工业机器人上。借助于优化控制算法，哪怕相机帧率处于较低状况时，系统依旧能够维持稳定的跟踪性能。此项技术已然步入了产业化推广阶段。

行业发展前景

随着工业4.0不断深入推进趋势的呈现，智能制造显现变成了主要乐曲旋律，其中视觉伺服技术作为智能制造里的关键重要组成部分环节，它的成本实现降低这一情况将会加速相关行业的普遍普及 ，依照预计在接下来的未来五年期间内 ，这项技术在国内市场所占据的规模体量将会突破达到上百亿元 。

这项突破推动了制造业升级，带动了整个产业链发展，从相机厂商到系统集成商，都将从中获益，低成本自动化方案为“中国制造2025”提供有力支撑。

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