當一家大型汽車制造商(OEM)在其生產線上 的組裝環節中需要體積更小、更具成本效益的機器 人引導裝置時，Recognition Robotics公司在其之前 版本的基礎上，開發了一套改進的機器人引導系統。

  2012年，Recognition Robotics公 司 推 出 了Robeye機器人引導解決方案，旨在模仿人類視覺的 方式來引導機器人。該系統采用一個安裝到機器人 手臂上的工業相機來捕獲零件圖像，隨后采用一個 獨立的工業計算機來處理捕獲到的圖像，并與機器 人的控制器進行通信。

  最近，一家汽車制造商對這種機器視覺引導系 統提出進一步的要求，包括占地面積更小、成本更 低、設置和操作更簡單。在汽車裝配過程中，有一 道工序是將汽車車身板材放置到裝配線上的白車身部件 中。這個過程需要為機器人手臂具備視覺引導功能，為此，Recognition Robotics公司與凌華科技合作開發了一款改良 版的Robeye，并將其命名為Robeye All-In-One或RAIO。

  RAIO系統采用了凌華科技的NEON-1020智能相 機。該相機配備ams Sensors Belgium公司的200萬像 素CMV2000 CMOS圖像傳感器，該傳感器的像素大小 為5.5μm，幀率為120fps。NEON-1020智能相機還采 用了英特爾Atom四核處理器E3845 1.91GHz，這是一 款FPGA協同處理器，可在Windows或Linux平臺上運 行。凌華科技表示，這種架構減少了Robeye產品的占 地大小，并能提供IP67安全防護等級的“獨立視覺識 別和引導系統”。

  RAIO系統運行Recognition Robotics公司的視覺算 法，用于機器人視覺引導系統。Recognition Robotics公司 表示，他們的視覺算法能以類似于人類視覺皮層功能的方 式，來處理圖像。RAIO系統能夠從一個單一2D圖像中， 識別出零件，并返回關于零件方向的X、Y、Z、Rx、Ry和Rz等位置信息。利用這些數據，系統就能獲知該零件當前空間位置的校正偏移數據，從而使機器人能更新預編程的路徑。

  圖1:Recognition Robotics公司與凌華科技合作，為汽車客戶開發的視覺引導機器人系統。

  Recognition Robotics公司首席執行官Simon Melikian博士解釋說，“這種算法是基于人類識別物體的認知能 力。我在開發這些算法的時候，模仿了人類的視覺皮層。 我們采用了人類大腦功能的相關知識以及人眼的視角， 并將這些一并納入到了軟件開發中。”凌華科技也表示，Recognition Robotic公司的RAIO是一種輕量級解決方案， 可以直接安裝到機器人手臂上 ;因為它是一個獨立的系 統，很容易遠程連接到RAIO和機器人控制器上，以此 實現目標教學、結構配置和功能執行。此功能允許在整 個制造車間網絡中，對多個RAIO工作單元進行程編程 和監控。

  Recognition Robotics公 司 的 機 器 人 引 導 工 程 師Bradley Vargo表示 :“凌華科技在業界廣為人知，我們雙 方合作良好，且合作方式很靈活，我們可以直接從嵌入式 傳感器中獲得我們想要的結果。此外，我們與凌華科技討 論過的具體功能一一得到實現，他們確信我們能獲得正在 尋求的東西，達成所愿。”