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经典的CV方法的特点在于其简洁和可解释性，知其然也知其所以然，每一步我们都可以知道其作用是什么；但是如果是涉及到跟复杂特征提取检测相关的，工业机器人视觉，那么显然上深度学习会有效许多，可以把对手工设计特征的要求，工业视觉，转嫁到对数据的采集标注和清洗，即便有一定的黑盒特性，但是目前DL领域各种SOTA model的效果是有目共睹的。下面我也基于我以前做的项目进行简单地分析一下接球机器人可能用到的一些CV方法。首先显然的，要接球，就必须知道球的位置和速度信息，也就能够对球进行检测识别。对球的识别我们可以有很多方法去做，由于球的特征相对来说是比较简单的（有很明显的形状、颜色、纹理特征），所以这一步使用传统CV的方法就完全可以胜任了。这里以乒乓球为例，提供一些思路：由于我们所处三维空间，要想获取一个物体的空间坐标只靠二维图像相机是肯定不行的（目前有一些基于深度学习的RGB图像深度估计方法，但是理论上都是根据先验知识去脑补，精度在这个应用里无法达到要求）。多目视觉可以在这里提供一个很好的解决方案，实际上目前几乎所有能打球的机器人也都是采用多目相机系统来跟踪球的运动，比如新松机器人、欧姆龙的乒乓球机器人、电子科大的羽毛球机器人等等都是这个思路。 次数用完API KEY 超过次数限制

天津理想动力科技有限公司是集研究、开发、生产和销售为一体，专门从事生产自动化和机器人应用技术领域的新型科技类公司。主营：全自动口罩机、打磨机器人、分拣机器人、焊接机器人、码垛机器人、喷涂机器人、压铸机器人等，欢迎各位致电来访！

目前，由于在某些领域中许多工件是消耗品，因此长期工作会导致这些工件失效而变得无法使用，从而直接报废和浪费资源，并且浪费了大量的制造时间。随着现代技术的不断发展，越来越多的修复技术出现，解决了资源浪费的问题。如何加工修复后的工件？由于被修复工件的硬度高，以及一些修复技术，例如堆焊技术，修复后工件的表面是不规则的，因此很容易导致加工刀具磨损或碎裂。针对这个问题，中国已经开发出高硬度和高耐磨性的高耐冲击立方氮化硼工具KBN700材料，使修复后的工件易于加工。

一、如何修复失效后的工件？失效后工件的尺寸小于图纸的要求，或者工件的表面精度存在问题。对于上述问题，经常使用喷焊技术，堆焊技术，激光焊接技术或热喷涂技术来修复失效的工件。随着机械制造业的不断发展，工业视觉检测系统，越来越多的工件需要高硬度，高耐磨性和强冲击强度。

不可见成像具有特定用途。NIR已被用于消除机器视觉灯的高功率眩光造成的工作人员分心和不适，或突出显示红外灯可能以不同方式对颜色或某些材料作出反应的特定部件的特征。SWIR波长由一些完全不透明的材料（例如许多塑料）传输，并且以与可见光波长非常不同的方式被一些透明的材料（例如水）吸收。当热像必须在自动化环境中进行测试时，热成像是的解决方案。实际限制总体而言，工业视觉机器人，对于非可见成像，如果目标波长提供所需的成像结果，则该技术是一个不错的选择。但是，请记住，应用程序库是机器视觉组合中用例的一小部分。限制可能包括：很难总是准确地预测NIR或SWIR照明将如何与待检查的材料相互作用。建议测试应用程序。自动化中热成像的一个共同挑战是为相对于背景温度的所需热分布开发可靠的基线。例如，必须在部件由于散热而冷却之前进行“过热”部件的检查，并且在检查过程中冷却必须在部件之间保持一致。成本正在下降，但SWIR和热部件可能比可见成像部件更昂贵。 次数用完API KEY 超过次数限制

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