人类视觉是64灰度级，且对微小目标分辨力弱;机器视觉可显著提高灰度级(可达256灰度级)，同时可观测微米级的目标;基于此优势，在精密电子等领域的分拣环节普遍使用。

　　人类是无法看清快速运动的目标的，机器快门时间则可达微秒级别;

　　机器视觉解决了人工不稳定且容易出错的问题。比如人工目检，是一个劳动非常枯燥且十分辛苦的行业，无论人怎样仔细，都会发生比较高的漏检率。但是机器视觉检测设备则没有疲劳问题，没有情绪波动，在质控中可大大提升效果可控性。

　　人脑存储信息的能力是十分有限的，而机器视觉获得的信息量是全面且可追溯的，相关信息可以很方便的集成和留存。

　　而在移动机器人领域，通过融合视觉系统，又会擦出怎样的火花呢?

　　一般的激光导航移动机器人产品，激光传感器只能检测到激光水平面的障碍，对于立体障碍难以检测。在工厂复杂的使用环境中，遇到立体的障碍便会引发碰撞等不可预估的危险情况。

　　仙知机器人在激光SLAM导航的基础上，通过加载3D视觉传感器，能对移动机器人运行通道上的立体障碍物进行检测，如地面上的坑洞、凸起的障碍物等，并根据配置选择停障或绕行，从而实现安全、高效运输。

　　以仙知机器人落地的某项目为例，由于用户没有MES系统，仙知通过在基于AMB的复合机器人搭载视觉识别系统，让机器人能够读取用户产线上显示屏的数量信息，从而使机器人具备了和人一样的观察能力，引导机械臂实现了对产线物料的智慧抓取。

　　通过基于AMB的复合机器人替代人工取货与人力搬运，把工作人员从枯燥乏味的工作中解放出来，大大提高物流自动化与智能化的同时，降低了人工容易出错的风险。

　　由于在工厂生产中，人工摆放料架(料笼)或栈板总会存在不同程度的位置偏移，使用传统的移动机器人产品，通常需要使用限位装置来保证料架(料笼)、栈板位置摆放准确，传统的机器人才能进行准确叉取。

　　仙知机器人基于SRC的激光SLAM自动叉车，通过加载视觉识别传感器，能对货架(料笼)、栈板进行自主识别，从而实现精准取物。基于视觉传感器的稳定性与可靠性，即便人工摆放料架(料笼)或栈板位置轻度偏移，也不会影响机器人准确叉取货物，这样，省去了限位装置的同时，大大提高了生产的灵活性。
      无论是3D避障、复合机器人智慧抓取，还是基于SRC的激光SLAM自动叉车精准取物，都利用机器视觉大大提升了物流运输的效率和安全性。

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