辰视智能：用深度学习助力机器人视觉引导

2018-05-14 15:56

据目前市场公开数据显示，在三维机器人视觉引导这一领域中，几乎所有市场份额都被国外公司所占据。国内的相关解决方案几乎全在顶尖大学实验室内，而这次，他们决定把深度学习技术应用于三维机器人视觉引导，用新技术推进国内三维机器人视觉引导技术快速发展，打破国外公司的垄断局面。

辰视智能科技董事长冯良炳博士

OFweek机器人网小编实地走访了辰视智能科技有限公司，与冯良炳博士共同探讨机器人视觉引导系统在国内的现状，以及中国智能制造2025将对整个行业造成的影响。

机器人视觉系统分类

辰视智能成立于2017年11月，是一家集机器视觉、机器人控制技术于一体的高新技术企业，由一支中国科学院机器视觉技术研究精英团队在深圳创立。

冯良炳介绍到，目前机器人视觉引导主要分为三维引导以及二维引导。三维引导便是机器人在识别物体的同时，找到该物体在空间中的坐标，同时根据物体的姿态调整抓取的方式；二维引导则是只在平面内进行识别并进行作业。

在机器人三维视觉这一块，目前国内寥寥几家公司在这个领域之中，如武汉的库伯特、郑州的埃尔森等，并且这些公司都有一个共同特点，都是各大高校的研究人员创办的。辰视智能大部分人员也是从中国科学院走出，具有相当深厚的研究水平。

国内三维机器人视觉引导具有后发优势 未来很乐观

目前国内的三维机器人视觉引导产品几乎被国外公司垄断，但是深度学习等新技术出现，将助力国内公司实现弯道超车。冯良炳认为，辰视智能的机器人视觉技术已经走在了最前列，并将深度学习等技术应用到机器人视觉引导之中，实现了技术的产品化。

冯良炳表示，若想要打破国外垄断，就必须把已经在实验室中研究了很久的东西迅速产业化，把技术变成真正产品。并且目前国内工业企业对于视觉检测以及视觉引导的产品要求非常迫切，急需相关产品来加速生产效率。比如在机器人上料过程中，采用了视觉引导系统，则可以在这个过程中至少节省三个人力，靠机械臂便能准确完成上料的操作。

为此，辰视智能来到了深圳这块创业气息比较浓厚的城市，由于坐落于珠三角大湾区，工业企业也云集于此，因此需求相较其他地方更加强烈。而想要做到突破国外的封锁，就要国内的企业迅速把实验产品工业化，解决企业具体问题。

辰视智能目前在机器人三维引导技术方面具有极大优势，有望打破国外对市场的垄断。而三维引导产品所需要的计算要求非常大，这体现在三维建模识别时，要找准位置和姿态，保证能进行准确的供应，同时还要信号传递给机器臂，让其进行抓取作业，对于机械臂也要做路径上的优化，以及抓取时如何做到准确及稳定。

因此冯良炳表示，目前辰视智能在这方面进行重点突破，借助深度学习技术，一些难点问题已经基本解决，许多技术以及趋于成熟，现如今正在进行产品上的优化，所以这项产品也被寄予打破国外垄断的厚望。

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