三维视觉在工业机器人行业的关键技术研究及应用
3D打印技术在工业设计中的应用
3D打印技术在工业设计中的应用一、介绍随着科学技术的不断发展，3D打印技术已经成为现代工业设计不可缺少的一部分。
它的独特性质和优势不仅被大量应用于医疗、汽车、航空航天等领域，也逐渐成为工业设计的重要工具。
本文就3D打印技术在工业设计中的应用进行探讨，分三个方面进行阐述。
二、工业设计中的3D打印技术1. 原型制作3D打印技术的一大应用就是原型制作。
设计师可以通过3D打印技术将自己的设计想法快速转化成具体的产品原型，并通过实物原型进行实验、测试和修正。
3D打印技术能够很快地将设计师的概念转化成为实物模型，使设计师可以更好的理解和改良设计。
2. 视觉呈现3D打印技术在工业设计中的另一个应用就是视觉呈现。
设计师可以通过3D打印技术将设计的图像或者模型以三维实物方式呈现，这样能够让设计更加全面、直观和生动。
在产品展示、宣传、销售等方面，3D打印技术都能够起到很好的作用。
3. 节约成本在传统的工业设计过程中，经常需要制作大量的样板或原型以便测试和修改，然而，这些成本可能会非常高昂。
通过3D打印技术，设计师可以快速地制作出模型或原型，节省了大量的时间和金钱成本，使得设计师可以更快更准确地完成工作。
三、工业设计领域的3D打印技术应用案例1. 3D打印技术在汽车设计领域的应用汽车设计领域中，3D打印技术的应用非常广泛。
设计师可以通过3D打印技术来制作出各种部件、原型、模型等，并进行各种测试和修改。
3D打印技术可以帮助产品设计人员更快速地将自己的想法转换成实物，有效提高了设计效率、降低了成本。
2. 3D打印技术在室内设计领域的应用在室内设计领域中，3D打印技术也被广泛应用。
设计师可以通过3D打印技术来制作出家具、灯具、装饰品等，并进行模拟设计，这样就可以更好地实现设计师的想法，同时也可以降低制造成本。
3. 3D打印技术在工业机器人设备领域的应用工业机器人是现代工厂生产的主要设备之一。
3D打印技术可以为工业机器人的设计、制造、测试等提供帮助。
机器视觉在智能制造中的应用和发展趋势
机器视觉在智能制造中的应用和发展趋势随着工业技术的不断发展，机器视觉技术在智能制造领域中扮演着越来越重要的角色。
机器视觉技术是一种通过图像处理算法和模式识别技术来实现自动化控制的技术，广泛应用于机器人视觉、智能监控、无人驾驶等领域。
机器视觉在智能制造中的应用有哪些呢？它的发展趋势又是怎样的呢？一、机器视觉在智能制造中的应用1.智能品质控制机器视觉技术可以快速地对产品进行检验，减少因人工误判引起的质量问题，提高产品制造的品质和稳定性。
例如，利用机器视觉技术对电子元件进行分选，可以自动检测元件的尺寸、颜色和形状等参数，将符合要求的元件挑选出来，大大提高了生产效率。
2.机器人视觉导航机器视觉技术可以使机器人自主地识别环境、定位和导航，提高机器人的运动精度和操作能力。
例如，在自动化仓储领域，机器人可以利用机器视觉对物品进行快速分拣和搬运，大大提高仓储效率和准确度。
3.智能安防监控机器视觉技术可以对视频流进行实时分析，识别并监测各种潜在的危险或异常行为，并及时发出警报，实现对安全领域的智能监控。
例如，在工厂场所或公共场所，安装有机器视觉监控系统可以有效抑制车辆违停、人员冒险穿越等现象。
4.智能零售机器视觉技术可以实现超市商品自动采集、分类、识别和分析等功能，建立智能化的商品管理系统，根据用户消费习惯和购买历史，为顾客提供更加个性化的购物服务。
例如，通过机器视觉技术，扫一扫完购物车内物品后，用户无需排队结账，系统会自动计算金额，用户只需通过手机付款即可离开超市。
二、机器视觉的发展趋势1.深度学习技术的普及深度学习是一种能够有效解决大量数据处理问题的人工智能技术，在机器视觉领域中有着广泛的应用。
随着大数据和计算力的不断增强，深度学习技术将会在机器视觉领域中发挥更加重要的作用。
2.多传感器技术的融合多传感器技术的发展将会促进机器视觉技术的智能化升级。
例如，在机器人视觉领域中，多传感器技术可以提高机器人对环境的感知和识别能力，实现机器人的高度智能化。
机器人视觉技术在工业自动化中的应用案例分析
机器人视觉技术在工业自动化中的应用案例分析随着科技的不断发展，机器人视觉技术在工业自动化中的应用也越来越广泛。
通过机器视觉技术，机器人能够实现对周围环境的感知和理解，从而更加智能地执行任务。
本文将通过分析几个实际案例，探讨机器人视觉技术在工业自动化中的应用以及带来的效益。
案例一：品质检测在许多生产线上，机器人被广泛用于产品的品质检测。
传统的品质检测通常需要大量的人力，并且容易受到人为因素的影响，导致误判和漏检。
而采用机器人视觉技术进行品质检测能够有效地降低成本并提高检测的准确性。
一个典型的应用案例是在电子制造业中的电路板检测。
通过机器视觉系统，机器人可以快速高效地检测电路板上的元器件位置、焊接点连接情况以及缺陷等信息。
这种自动化的检测过程不仅大大降低了人力成本，还能够提高检测的准确性和稳定性。
案例二：物料识别和定位在物流仓储行业中，机器人视觉技术也被广泛运用于物料的识别和定位。
以货物分拣为例，传统的分拣过程需要大量人力，并且速度较慢，容易出现错误。
而采用机器人视觉技术可以实现对货物的自动识别和定位，从而实现快速高效的分拣。
通过机器视觉系统，机器人能够识别货物上的条形码、二维码等信息，并根据预设的分拣规则将其送到指定的位置。
这种自动化的物料识别和定位技术能够大大提高分拣的速度和准确性，减少人力成本，并且能够适应不同尺寸和形状的货物。
案例三：装配和组装在制造业中，机器人视觉技术也被广泛应用于装配和组装过程中。
传统的装配和组装需要人工参与，费时费力且容易出错。
而采用机器人视觉技术可以实现对零部件的自动识别和定位，从而实现快速高效的装配和组装。
通过机器视觉系统，机器人能够准确识别零部件的位置和方向，并将其精准地装配到指定的位置上。
这种自动化的装配和组装过程不仅提高了生产效率，还大大降低了错误率和人力成本。
综上所述，机器人视觉技术在工业自动化中的应用具有巨大的潜力和市场需求。
通过机器视觉系统，机器人能够实现对环境的感知和理解，从而实现更加智能化的工业自动化。
视觉系统在工业机器人集成系统中的应用
视觉系统在工业机器人集成系统中的应用摘要：视觉引导机器人是工业机器人引入视觉系统后的产物。
它一般被应用在车间零部件组装以及物料处理等方面，可以通过摄像头来采集图像和目标，并将所得信息坐标位置传输给机器人，以确保其特定功能的实现。
视觉技术的应用赋予了工业机器人“眼睛”，通过视觉引导能够提高机器人工作的灵活性，也可以对常见机械故障进行检测和预测，从而减少成本费用。
关键词：视觉系统；工业机器人；集成系统1工业机器人视觉系统原理机器人视觉技术是一门交叉学科，涉及人工智能技术、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域。
机器人视觉系统的原理主要是模拟人的视觉系统功能，从客观的事物图像中提取出想要的信息，随后进行处理加以解释，最终将解释内容进行实际检测、测量、控制和应用。
机器人视觉系统最大的特点就是反应迅速、储存的信息量大、功能齐全。
能够更好的带动生产，提升生产效率以及生产质量。
2工业机器人集成系统中视觉系统的应用2.1系统构成机器视觉系统可以分为硬件和软件两部分，其硬件结构如图1所示。
第一，需要做好芯片的选择。
可以采用单片机作为系统主芯片，要求其能够具备增强型中央处理器（Central Processing Unit，CPU）和较高的总线时钟率，并设置多种类型的转换器。
第二，应该正确选择图像传感器。
可优先采用一些附带有图像敏感阵列及转换元件的图像传感器，确保其能够具备较高的分辨率和图像输出速度，并且可以自动进行曝光和白平衡调节，从而配合相应的总线设置完成图像输出功能。
第三，应该合理选择存储器。
存储器可以依照一定的顺序，针对推向进行读取，一些读取速度较快和接口线路比较简单的动作可以同时进行。
第四，必须切实做好系统硬件的选择和设计工作。
单片机在实际运行中会受到频率的限制，而专业的摄像头设备在图片输出方面有着较高的速度，要求每个像素信号都必须可以保持一定的时间。
若要实现这一目标，需要利用相应的芯片实现数据缓冲。
AI 在工业机器人系统中的应用
AI在工业机器人系统中的应用越来越多的技术公司进入到人工智能（AI）领域，将AI应用到其产品和应用中。
可以看到，AI已经融入我们的日常生活，有时我们甚至并不知道，和我们打交道的设备正在使用AI技术。
这些AI 应用包括：智能音箱中的语音交互，手机上的人脸识别，以及交通出行中的辅助驾驶等等。
AI技术的演进也在影响着机器人（Robotics）领域的应用。
德国宇航中心（DLR）开发的“Agile Justin”机器人就采用了AI技术，利用立体视觉来观察周围环境，利用触觉传感器来感知物体，执行类似人类的行为动作/任务。
在工业领域，机器人正在被大规模的应用于工厂自动化、仓储物流等场景，AI技术在其中发挥着重要的作用。
AI应用于机器人的典型场景机器人这样的自主系统，一般由传感/感知，规划/决策，以及控制这样几个核心部分组成。
传感/感知领域，是目前AI应用最多的地方。
语音感知日本安川电气在开发机器人Motoman（MotoMINI）——一种抓放（pick-and-place）机器人时，使用语音驱动的控制技术，实现人机交互，其中的语音识别，就利用了AI。
机器视觉感知作为本身包含非常丰富信息的图像，也经常被机器人系统用于对物体的感知和识别。
安川电气的研发团队将深度学习DL应用在计算机视觉上，帮助机器人实现基于图像的物体检测。
另外，视觉信息还可以在AI的帮助下，用于检测工业场景中的工件异常。
武藏精密，一家全球化的工业公司，利用AI技术，开发了一款用于汽车制造的自动视觉检查机器人，自动化的执行每月上百万工件的缺陷检测任务。
3D视觉感知随着3D视觉处理技术和低成本深度传感器的飞速发展，在不断提高的计算机算力的支持下，3D视觉图像的获取和处理越来越方便，在机器人领域已经有很多3D视觉的应用案例，比如，可以将RGB-D图像数据应用于机器人的环境感知和三维目标识别。
香港应用科技研究院(ASTRI)开发的机器人，基于3D视觉，利用深度学习DL对被操作工件的位置和方向进行估计。
机器视觉技术研究和应用现状及发展趋势
21传媒理论·理论研究导语在人工智能高速发展的今天，越来越多的场景需要机器来识别，机器视觉也成为人工智能的一个重要分支。
机器视觉是一种复杂的技术，它将图像处理、机械、光学、传感器、虚拟、计算机软硬件等多个专业技术融合到一起发展成为一项综合的技术。
目前机器视觉技术已经应用到果蔬采摘、零件检测、药品检测、航天高温风洞系统、天气预测、侦查追踪、智能交通、安防监控等各个行业，已经成为当今社会发展不可或缺的一项重要技术。
1.机器视觉在国内外的研究和应用现状1.1国外研究现状及技术应用1.1.1国外机器视觉研究现状上世纪60年代，Roberts将视觉环境限制于对物体形状及空间位置关系描述的“积木世界”，而正式的视觉系统出现于上世纪70年代。
到了上世纪80年代，David Marr教授视觉理论的出现促进了有关机器视觉技术新理论、新方法的研究，进而推动了新兴工业的发展。
进入上世纪90年代，随着CCD电荷耦合元件、COMS图像传感器以及数字接口技术的广泛应用，出现了小型化、轻量化和低功耗的工业视觉设备，带动了整个智能产业发展。
[1] 1.1.2国外的技术应用情况作为人工智能重要的一部分技术，机器视觉将是促进社会各行业进入智能时代的关键技术，因此它也被称为“工业之眼”。
早在1960年就有人提出“机器视觉”的概念，一直发展到今天，很多国家已经将这项技术熟练的应用到生产生活中。
全世界机器视觉专利的分布主要集中在美国、欧洲、日本等发达国家，其中欧美在这一领域的研究及应用在全世界遥遥领先于其他地区的国家。
行业内知名的从事机器视觉的企业主要包括康耐视、基恩士、EuclidLabs公司等。
英国的罗孚汽车公司将机器视觉技术成功应用于车身轮廓尺寸检测，该项检测技术的进度达到了100%。
该系统拥有多个测量单元来检测车身外壳的数百个检测点，即使在断网的情况下也可以进行检测，并且在几十秒内就可以检测完毕。
结构光方案先驱PrimeSense的三维结构光方案曾应用于微软Kinect一代，而Kinect系列是发展较早且最具代表性的主打三维视觉的体感游戏设备。
《2024年基于机器视觉的工业机器人搬运目标识别及定位技术研究》范文
《基于机器视觉的工业机器人搬运目标识别及定位技术研究》篇一一、引言在现代化工业生产线上，随着人工智能与机器人技术的不断进步，机器视觉技术正日益成为工业机器人执行任务的关键技术之一。
特别是对于工业机器人搬运任务，基于机器视觉的目标识别及定位技术成为提高生产效率、减少人力成本和提升产品质量的重要手段。
本文将针对基于机器视觉的工业机器人搬运目标识别及定位技术进行研究与分析。
二、机器视觉技术在工业机器人中的应用机器视觉技术利用计算机、图像处理与机器学习算法对图像进行分析与处理，实现对目标物体的识别、跟踪与定位。
在工业机器人搬运任务中，机器视觉技术主要应用于以下几个方面：1. 目标识别：通过图像处理算法，对生产线上的零部件、产品等进行识别与分类。
2. 定位：利用图像处理技术确定目标物体的位置与姿态，为机器人提供精确的坐标信息。
3. 导航：结合环境感知与路径规划算法，实现机器人的自主导航与搬运。
三、目标识别技术研究目标识别是工业机器人搬运任务中的关键技术之一。
本文将重点研究基于深度学习的目标识别技术。
1. 深度学习模型选择：采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，对图像进行特征提取与分类。
2. 数据集构建：建立包含各类零部件、产品的图像数据集，用于训练与测试目标识别模型。
3. 模型训练与优化：利用大量标记数据对模型进行训练，通过调整模型参数与结构优化识别性能。
四、定位技术研究精确的定位是实现工业机器人高效搬运的基础。
本文将研究基于视觉的定位技术。
1. 特征提取：通过图像处理算法提取目标物体的特征点或轮廓信息。
2. 坐标转换：将图像坐标系转换为机器人坐标系，实现目标物体在三维空间中的定位。
3. 定位算法优化：采用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法对定位结果进行优化与修正，提高定位精度。
五、实验与分析为了验证基于机器视觉的工业机器人搬运目标识别及定位技术的有效性，本文进行了相关实验。
1. 实验环境搭建：搭建包含工业机器人、相机、光源等设备的实验平台。
基于机器视觉的分拣机器人设计与研究
基于机器视觉的分拣机器人设计与研究一、概述随着科技的飞速发展，机器视觉技术日益成熟，并在各个领域展现出广泛的应用前景。
特别是在工业自动化领域，基于机器视觉的分拣机器人正逐渐成为提升生产效率、降低劳动成本的关键技术之一。
本文旨在深入探讨基于机器视觉的分拣机器人的设计与研究，分析其工作原理、系统架构、关键技术及应用前景，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
机器视觉技术通过模拟人类视觉系统，实现对目标物体的识别、定位与跟踪。
在分拣机器人中，机器视觉技术能够实现对不同形状、颜色、纹理等特征的物体进行快速准确的分拣。
随着深度学习算法的发展，基于机器视觉的分拣机器人在识别精度、适应性等方面不断提升，使其能够满足复杂多变的生产环境需求。
国内外众多研究机构和企业纷纷投入到基于机器视觉的分拣机器人的研发与应用中。
本文将对相关领域的研究成果进行梳理和分析，重点关注分拣机器人的硬件设计、软件算法以及实际应用案例。
通过对比分析不同方案的优缺点，本文旨在为分拣机器人的设计提供一套完整、实用的指导方案。
本文还将探讨基于机器视觉的分拣机器人在未来可能面临的技术挑战与发展趋势。
随着工业、智能制造等理念的深入人心，分拣机器人将在更多领域发挥重要作用。
对分拣机器人的设计与研究不仅具有理论价值，更具有重要的实践意义。
本文将对基于机器视觉的分拣机器人的设计与研究进行全面深入的探讨，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
1. 分拣机器人的应用背景与意义随着科技的飞速发展，工业自动化和智能化已成为现代制造业的重要趋势。
在物流、仓储、生产线等场景中，分拣作业作为关键的一环，其效率与准确性直接影响到整个生产流程的顺畅度和成本。
传统的分拣方式往往依赖于人工操作，不仅效率低下，而且容易出错，同时面临着劳动力成本上升和人力资源短缺的问题。
研发一种能够自动、高效、准确地进行分拣作业的机器人，对于提升生产效率、降低生产成本、缓解人力资源压力具有重要意义。
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民营科技2018年第4期
科技创新
三维视觉在工业机器人行业的关键技术研究及应用
谢显飞
（广州启帆工业机器人有限公司，广东广州510006）
1概述
新时代掀起的人工智能浪潮，首当其冲的载体就是机器人，因此机器人的整体应用水平和智能化程度的高低，关系着国家的人工智能发展。本文针对机器人的应用做了深入的研究。机器人好比我们人类的手臂，一个人仅有好的手臂是不完美的，还需要配上一双锐利的眼睛和一个聪慧的大脑，此时工业上的眼睛就是我们的机器视觉，后台的集成智能算法就好比人类的大脑。经过多年的视觉技术研发和应用，二维平面视觉在工业领域的应用已经比较广泛和成熟了。由于二维平面视觉提供的数据只有平面信息，不能反应一个物体的高度和物体的位置姿态等信息，所以在工业机器人的应用中存在不足，有待提高改善。根据实际应用的需要，很多应用场景都需要获得物体的三维信息，再由机器人进行操作，则提出了三维视觉在工业机器人行业的技术研究及应用。为解决现有平面视觉在机器人行业的局限性、单一性等问题，运用三维重建、三维测量、三维位置估算、手眼标定等三维视觉关键技术，将三维视觉在工业机器人行业中得以应用。三维视觉与工业机器人的结合使机器人更加地柔性化，智能化，可以提高生产效率。2三维视觉关键技术研究2.1三维重建技术研究。三维视觉的根据不同的三维成像原理可分为三种：单目线激光结构光、双目线激光结构光、双目编码结构光；其中单目线激光结构光和双目线激光结构光在成像过程中是需要有相对运动，双目编码结构光是可以静止状态对物体进行三维重建[1]。本文重点研究和介绍单目线激光结构光的成像原理以及其重建原理。单目线激光结构光其三角的成像原理（如图1所示）。图1三角成像原理其中激光器投光平面和相机成像平面形成一个固定的夹角，并保持固定的间距，利用三角形的三角关系可以求得激光线上点到相机成像平面的距离。三角原理[2]的求解方法示意图
如图2所示
：
图2三角原理示意图
由图2中的三角形关系可得：
1=
d
tanα+d/tanβ
由上式可得
：
d=
1·sinα·sinβ
sin（α+β）
因此可以求得d，即该点到相机的实际距离
。
由于三维相机和物体是相对运动的，
以此这里可以提供该
点的Y的坐标值，这样就得到了这个点的三维坐标值（X，Y，Z），
很多个这样的点，就组成了三维点云如图3所示，就形成了物体
三维信息。
图3三维成像效果
2.2三维测量技术研究。三维测量技术有区别于二维测量技术主
要在于三维视觉可以提供物体的深度信息
，传统的二维图像的构
造是在像素坐标（u，v）中存储灰度信息，三维视觉可以生成高度
图即在像素坐标（u，v）中存储该位置的高度信息
，这样就给我们
的测量提供了更多的信息。
除了高度图的信息，三维视觉还有另一种数据表达方式点云
数据，其指的是通过三维重建可以获取所有位置点的（X，Y，Z）的
摘要：为满足工业机器人的定制化、多样化的应用需求，解决工业机器人受二维视觉平面信息限制，在机器视觉应用方
式的局限性，单一性等问题。研究运用三维重建、三维测量、三维位置估算、手眼标定等三维视觉关键技术，
并引用实例进行验
证，为三维视觉关键技术在工业机器人行业的应用提供了理论基础和应用参考。结论表明，在工业机器人行业运用三维视觉技
术的思想和方法是可行的。
关键词：三维视觉；机器人；三维重建；
三维测量
中图分类号：TP242文献标识码：A文章编号：1673-4033（2018）04-0050-02
基金项目：柔性机器人关键技术的研究与产业化（28100005）；机器人与关键零部件技术研发和机器人集成技术研究
（28200001），精密激光加工智能装备的研发（28800002）。
作者简介：谢显飞（1989—），男，汉族，广东广州人，硕士学位，广州启帆工业机器人有限公司软件工程师，主要从事机器视觉与
图像处理、人工智能、企业信息化等方面的研究与开发工作，当前职务：产品研发、
项目管理，研究方向：机器视觉与
图像处理、人工智能、机器人、
自动化集成等。
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民营科技2018年第4期
科技创新
值，这些离散的点拼接在一起就形成了三维点云数据，通过三维点云的数据分析可以测得比如物体的长、宽、高、体积、深度等三维信息。2.3三维位置估算的算法研究。三维位置估算指的是通过预先给定的物体三维模型[3]，在一堆无序的物体中，通过三维视觉的重建和位置估算算法，获取目标物体的三维位置信息和姿态信息。实现三维位置估算技术流程如图4所示。图4三维位置估算技术流程图由三维相机提供点云，通过点云图可以获取相应的深度图和灰度图，将获得的深度图和灰度图与模板库中的三维模型生成的深度图和灰度图分别进行匹配，找到相似度最高的那个。然后分别提取最相似的那个图像的SIFT特征点和模板中的SIFT特征点进行匹配运算，生成选择平移矩阵矩阵，使得版模图像完全重合到目标图像。这样就得到了完整的三维位置姿态信息，从而进行信息输出。实现三维定位，位置姿态识别功能。2.4手眼标定。手眼标定是实现三维视觉和机器人的关联。通常都是借助一个中间物质，称为标定块如图5所示，来实现数据的转化。图5标定块标定块上4个角点的坐标标记为（U，V，W），机器人装上标定杆，进行完TCP工具坐标标定完之后，再用标定杆尖端拾取标定块上对应的角点的坐标标记为（X，Y，Z）。此时有了4组对应的坐标值，可以通过坐标系转化矩阵运算公式[4]，求得三维视觉坐标系到机器人坐标系的变换矩阵R。其中R的计算公式为：R=（u，v，1）-1·（x，y，1）。求得了变换矩阵，就可以把三维视觉中得到的数据，通过变换矩阵R，可以计算得到改点在机器人坐标系的表示方法。其中机器人坐标系下的表达方式为：（x，y，z）=（u，v，1）·R。3三维视觉机器人分拣应用实例以上我们研究完了三维重建原理，三维测量原理，三维位置姿态估算原理，三维手眼标定原理等，将其都集成在一起，就能实
现很多三维视觉在机器人的应用[5]。
此处研究了基于机器人的三维分拣是一个多传感器
、多系统
集成的柔性化工作站，由六轴机器人
、三维视觉系统、工控机、直
线滑台模组等主要部分组成。如图6所示
。
三维视觉机器人分拣工作站的工作流程如图7所示
。
图7三维视觉分拣工作站工作流程图
图8是三维视觉分拣工作站的软件界面图
，其中包含的菜单
栏、配置栏、参数设置、可视化窗体
、通讯助手等功能模块。
图8三维视觉分拣系统界面图
4结论
通过研究三维视觉在工业机器人行业的关键技术的研究
，开
发了三维视觉分拣软件，并在三维视觉分拣工作站中得以应用，
实现了在无序乱堆的物品中，通过三维视觉关键技术
，将其识别
并由六轴机器人进行拾取。本研究内容不仅限于三维分拣应用，
还能做完成其他很多三维视觉应用，
如三维测量，三维喷涂，三维
打磨、三维焊接等。
该三维视觉关键技术研究，突破了传统的二维平面视觉，给
工业机器人的应用提供了更多的可能性，同时响应了市场需求，
带来了重大的现实意义
。
参考文献
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图6三维视觉分拣工作站效果图
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