计算机视觉在机器人线束装配中的应用：现状与挑战

在现代汽车制造领域，电气化和自动驾驶技术的快速发展正推动着汽车电子系统的广泛应用。作为电子系统的基础元件，线束的装配质量直接关系到车辆的安全性和功能性。然而，当前汽车线束装配仍主要依靠人工操作，这不仅存在质量不稳定的风险，还面临着人体工程学问题。机器人辅助装配凭借其高重复性和透明性，有望解决传统装配中的诸多痛点。计算机视觉技术作为机器人感知能力的关键，正在为解决柔性线束自动化装配这一难题开辟新途径。本文通过系统文献综述，揭示计算机视觉在线束机器人装配领域的最新进展，探讨现存挑战，并为未来研究方向提供参考。

线束需求激增

随着汽车技术的飞速发展，线束在现代汽车中的重要性日益凸显。纵观过去几十年，汽车中线束的用量呈现爆发式增长。根据沃尔沃汽车公司提供的数据，普通乘用车所使用的线束总长度已从早期的数百米增长到现在的数千米。电动汽车的兴起更是加剧了这一趋势，一辆典型的电动汽车可能包含超过40种不同的线束，总重量达到40公斤左右。

线束作为汽车电子系统的基础硬件，承担着能量传输、操控系统、驾驶辅助和安全系统等多种关键功能。它通常由导线、端子、连接器、卡扣和包裹材料等构成，形成树状结构，负责连接分布在汽车各处的电气元件。根据安装区域的不同，汽车线束可分为发动机线束、仪表板线束、地板线束和保险杠线束等类型。

目前，汽车生产线上的线束装配工作主要依赖人工完成。以沃尔沃汽车公司的实际操作为例，线束装配主要包括五个步骤：准备、运输、解缠、布线和安装。在准备阶段，线束通常被捆绑并装在塑料袋或纸箱中送达装配站，接着被送入烤箱加热，使其更易于操作。随后，操作人员使用起重设备将线束运送到车身内。线束放置后，多位操作员需要弯入车身内部，手动解开线束的捆绑和缠绕。解缠后，线束被手动布置在车身各处，确保不同分支能够到达相应的功能区域。最后，操作员手动将线束上的卡扣和连接器与车上对应的部位配对连接。

这种人工装配方式存在多方面问题。首先，手工操作不可避免地导致装配质量不一致。其次，某些装配步骤对操作员造成较大的身体负担，如抬举重物（某些线束重达40kg）、高压压接和远距离操作，容易引发肌肉骨骼疾病和职业健康安全问题。此外，随着电动汽车的普及，高压线束的安装对精度和安全性提出了更高要求。

与此同时，汽车行业面临着持续提高竞争力和市场份额的压力。这就要求在保证装配质量的同时提高生产率，改善工作环境，最优化人力成本。自动化装配正是解决这些矛盾的主要方向之一。

机器人辅助装配，无论是纯机器人操作还是人机协作，都较传统人工操作具有显著优势。机器人系统提供了更好的重复性、透明性和可理解性，能够实现更严谨、更安全、更符合人体工程学的制造过程。然而，线束装配的自动化面临特殊挑战，主要源于线束的柔性特性。

线束可被视为一种可变形线性物体（Deformable Linear Object， DLO），其装配可看作是一种特定的DLO操作任务。DLO操作一直是机器人柔性自动化领域中的一大挑战，尤其在建模、状态估计和操作方面存在难点。由于线束的高自由度和可变形性，为刚性物体设计的操作方法无法直接应用。

自动化线束装配面临的具体困难包括：识别长而不规则的形状，估计可变形线束的状态，以及由于线束的柔性特性难以控制操作力度。此外，还需避免形成可能阻碍过程或损坏线束的缠结和打结。在连接器配对过程中，还需处理极高的位置精度要求、连接器的复杂结构以及非刚性材料。

视觉应用实践

计算机视觉技术在机器人线束装配中展现出广泛应用潜力，已有研究针对线束的不同组件提出了各具特色的视觉解决方案。这些应用主要集中在卡扣操作、连接器装配和线束识别三个方面。

在卡扣操作领域，研究人员主要关注如何通过视觉系统识别线束上的卡扣，以便机器人能够准确抓取并操作它们。Koo等人（2008）提出了一种方案，通过在机器人手臂末端安装立体视觉系统来识别专门设计的立方体卡扣套上的标记。该系统采用两个具有不同焦距的CCD相机，利用尺度不变特征变换（SIFT）算法识别这些标记。实验结果表明，该视觉系统能够提供足够的精度来抓取卡扣套。

随后，Jiang等人（2011， 2012）对Koo的方案进行了改进：增加了一个机器人臂，设计了新的圆柱形卡扣套并增加了更多来自ARToolKit的标记，同时在工作空间周围固定了十个摄像头形成全局视觉系统以解决卡扣遮挡问题，并在每个机器人臂的末端增加了激光头以便在需要时精确测量线段。2015年，Jiang等人又提出了一种不同方法，先通过跟踪操作来确定线束上卡扣套的位置，然后用右机器人臂上的一个腕部CMOS相机识别卡扣套上的标记，估计已识别卡扣套的姿态以便后续操作。

在连接器装配领域，现有研究涵盖了预装配、装配和后装配三个环节。预装配是机器人移动到连接器并进行装配操作的初始阶段，包括连接器检测、姿态估计和故障检测。Tamada等人（2013）提出使用固定在工作台上方的高速相机，通过检测连接器的角落来区分连接器类型并获取它们的位置和方向，实现500帧/秒的处理速率。Yumbla等人（2020）则使用Intel RealSense D435深度相机通过图像处理获取工作台上插入式连接器的精确位置。Zhou等人（2020）提出了一种两步连接器检测算法，先通过固定的全局相机进行粗略定位，再通过机器人手臂上的手眼相机进行精细定位，获取连接器的六自由度姿态信息。

连接器装配质量保障也得到了广泛关注。Di等人（2009）提出使用In-Sight 5100相机进行基于计算机视觉的连接器抓取错误检测和质量控制，通过基本模式匹配检查夹持器和连接器之间的相对位移。Sun等人（2010）在此基础上增加了一个垂直于第一个的相机，以检测每侧的倾斜角度和水平位移。

在连接器装配过程中，视觉系统也用于引导和监控。Di等人（2012）使用两个相互垂直的相机通过模式匹配观察两个连接器之间的相对和在线运动。Song等人（2017）提出了基于标记的视觉伺服方法，采用手眼相机跟踪连接器的头部。Tamada等人（2013）则使用高速视觉系统通过检测持有的连接器与目标连接器之间的距离来实时监控装配过程。

除了卡扣和连接器外，线束的导线部分也是关键研究对象。Kicki等人（2021）专注于线束分支的可解释分类，提出了一个包含汽车线束四个分支的RGB-D图像数据集，并使用共享来自ERFNet的相同下采样层的几个卷积神经网络进行分类。实验结果显示，基于RGB数据和深度信息输入的模型的后期预测融合取得了最佳准确性。Guo等人（2022）提出了一种多分支线束对象识别方法，采用顺序分割和概率估计处理飞机装配中的线束。在该方案中，先通过RGB-D相机获取原始点云数据，经过预处理后进行分割，考虑笛卡尔距离、颜色相似性和弯曲连续性，并通过高斯混合模型弥补由于遮挡造成的分割结果中的缺口。

Zhang等人（2023）探索了线束的工业抓取问题，提出学习一种bin-picking策略，从混乱线束的俯视深度图像中推断最佳抓取位置和抓取后动作。该系统优先抓取未缠结的物体，避免在不良位置抓取，并推理提取距离以减少成功抓取所需的执行时间。视觉系统使用直接固定在工作台上方的Photoneo PhoXi 3D扫描仪M，基于快速可抓取性评估（FGE）检测无碰撞抓取位置。然而，实验结果表明视觉噪声和严重遮挡是导致抓取失败的两个主要挑战。

在线束装配的不同操作环节中，计算机视觉技术已展现出广泛应用价值。大多数现有研究集中在装配环节，包括卡扣固定和连接器对接。Kicki等人（2021）关于线束分支可解释分类的研究和Guo等人（2022）提出的线束识别方法可以通过更好地理解线束拓扑结构来支持机器人布线。而Koo等人（2008）和Jiang等人（2011， 2012）提出的在卡扣上安装套筒的方法，也能通过定位卡扣位置来辅助线束布线。

然而，在线束装配的其他环节，如准备、运输和解缠等方面，视觉应用研究相对较少。特别是线束解缠环节面临更多待解决的问题，需要动态的机器人操作策略来应对线束变形，这强调了实时跟踪线束的重要性。

瓶颈与阻碍

尽管计算机视觉技术在机器人线束装配中取得了一系列进展，但实现真正实用化的自动线束装配仍面临多方面挑战。这些挑战主要表现在物体识别算法的稳健性、视觉系统的实际可行性与可靠性、处理时间与生产效率的矛盾以及产品设计对视觉识别的影响等方面。

识别算法在实际生产环境中的稳健性问题尤为突出。实验室环境与工厂生产线存在巨大差异，这使得许多在实验室条件下表现良好的视觉方案难以直接应用到实际生产中。Koo等人在2008年研究中就指出，在实际工厂中完全基于视觉的线型估计面临着复杂背景这一重大障碍。工厂环境通常光线变化大、背景杂乱，且可能存在振动、尘埃等干扰因素。Jiang等人在2012年的研究也表明，照明条件的变化是导致实验失败的重要原因之一。线束本身的特性也增加了识别难度——相同颜色的卡扣和绑带、小半径尺度和复杂结构、不规则曲线和交叉——这些都使线束很难从复杂背景中被准确识别。

现有的卡扣检测方法主要依赖于在卡扣上安装特制的卡扣套并识别其上的标记。虽然这种方法在实验室中证明了技术可行性，但考虑到未来汽车中安装的线束数量不断增加以及安装区域的狭窄空间，在实际应用中为每个卡扣安装额外的零件显然不切实际。连接器识别也存在类似问题，大多数研究主要采用2D图像识别获取连接器的位置或方向，假设连接器放置在平坦的工作台上以减少自由度。但在实际制造场景中，线束并不固定在平坦的工作台上，连接器可能在三维空间中随机分布，使其自由度无法直接减少。

视觉系统的实际可行性与可靠性是另一个亟待解决的问题。从表7和表8可见，虽然多项研究对视觉系统进行了定性和定量评估，但很少考虑实用性和可靠性问题，如系统的重复性和时间成本。在实际生产环境中，视觉系统需要在有限的处理时间内成功识别线束，以满足实际生产中对生产率的要求。Jiang等人在2011年的研究证明了机器人线束装配的技术可行性，但平均速度和可靠性仍远不能满足实际应用的要求。Guo等人在2022年的研究也强调了提高时效性的必要性，指出在复杂环境中识别和操作线束的时间效率是一个关键问题。

处理时间与生产效率的矛盾也是一大挑战。从商业角度看，自动化装配的处理时间必须足够短，以满足实际生产中对生产率的要求。这意味着视觉系统需要足够快地感知被操作对象的状态，以便进行后续机器人动作。张等人在2023年的研究中就指出，高速视觉处理对于实现自动线束装配至关重要，但当前大多数视觉算法在复杂场景下处理速度难以满足生产需求。特别是当使用深度学习等计算密集型方法时，计算资源和处理速度之间的权衡变得尤为重要。

另一个被忽视的实际问题是，在实际汽车生产线上，一些线束是安装在移动的车架上的。这对视觉系统提出了更高要求，需要能够跟踪移动目标并实时调整机器人动作。虽然Shi等人在2012年提出了一种使用视觉伺服引导移动机器人操作器在移动车辆上装配线束的方法，但处理时间和特征工程仍然是挑战。

产品设计对视觉识别的影响也不容忽视。线束的设计通常是从功能角度考虑的，很少考虑自动化装配的需求。许多线束设计包含相似颜色的组件、缺乏明显的视觉特征以及复杂的三维结构，这些都增加了视觉识别的难度。近年来，一些研究开始关注如何通过改进产品设计来促进自动化装配，但在商业应用中落实这些设计改进仍面临挑战。

前景与方向

尽管存在诸多挑战，计算机视觉技术在线束装配自动化领域仍有广阔的发展前景。基于对现有研究的分析和技术发展趋势的观察，未来的研究方向主要集中在四个方面：3D成像技术与深度学习的应用、人机协作视觉系统的研究、产品设计优化以及评估标准与框架的建立。

3D成像技术与深度学习在线束识别中的应用前景极为广阔。从图6中可以看出，早期的研究主要集中在使用传统图像处理方法对卡扣套和连接器进行2D图像识别，而更近期对线识别的研究则利用了基于学习的算法，使得对柔性变形线束等具有复杂结构的物体进行更稳健的识别成为可能。3D相机技术的蓬勃发展使获取和处理3D视觉信息变得更加容易实现。Kicki等人在2021年的研究表明，使用RGB-D深度相机获取的数据可以显著提高线束分支的分类准确性。结合深度信息的RGB模型通过后期预测融合方法实现了最佳表现。

卷积神经网络（CNN）的复兴和计算机视觉领域深度学习的成功发展，为未来机器人线束装配中的2D和3D视觉机器感知提供了更多基于学习的设计和解决方案。从Zhou等人的两步连接器检测算法到Zhang等人的bin-picking策略，深度学习方法已显示出在复杂环境中识别线束组件的潜力。未来研究可以更深入地探索各种深度学习架构在线束识别中的应用，如图像分割、姿态估计和实例识别等任务。还需开发专门针对线束装配的数据集、基准测试和评估指标，以促进基于学习的计算机视觉技术在未来机器人线束装配中的表现并一致地评估它们。

人机协作视觉系统的研究也是一个重要方向。线束的柔性已被确定为自动化装配的重大挑战。尽管自动化自第三次工业革命以来已在制造业中广泛采用，但机器人缺乏灵活性和认知能力促使了人机协作（HRC）的研究，系统可以从人类的灵活性和机器人的重复性和高精度的共生中受益。工业5.0概念的提出进一步推动了在工业应用中实施人机协作的讨论，旨在实现以人为中心的自动化。

计算机视觉驱动的人机协作在工业应用中已有研究，但现有的机器人线束装配研究主要集中在完全机器人化的装配上，且考虑线束组件的操作是分开的，导致缺乏关于以人为中心的自动化或人机协作的机器人线束装配研究。视觉系统在人机协作中可以扮演关键角色，不仅能够识别线束组件，还能监控人类动作和确保安全。例如，视觉系统可以通过识别人类手势和意图，允许机器人助手在适当的时候提供帮助。它还可以通过跟踪人类和机器人的位置确保安全协作。

产品设计优化是提高视觉识别效率的另一条路径。受＂Design for X （DfX）＂理念的启发，开发新的夹持器设计和新型卡扣设计有望在不需要附加任何额外部件的情况下促进视觉检测和机器人操作。例如，可以设计具有更明显颜色对比度或形状特征的卡扣，使其更容易被视觉系统识别。类似地，连接器的设计也可以纳入更多便于机器人抓取和操作的特征。

为线束的其他组件进行产品设计也有望促进计算机视觉驱动的机器人线束装配。例如，可以在线束上添加视觉标记或调整线束结构，以便更容易被视觉系统识别和追踪。Zhou等人在2021年提出了一种集成手中线缆操作功能的线缆装配夹持器设计，展示了产品设计如何促进机器人线束装配。这种设计允许夹持器不仅能够抓取线缆，还能够控制线缆在夹持器中的位置和方向，从而简化了装配过程。

建立计算机视觉解决方案的评估标准与框架也至关重要。当前的研究缺乏统一的评估标准，使得不同视觉系统性能的比较变得困难。通过建立标准化的测试场景、性能指标和评估协议，可以更系统地评估不同视觉解决方案的优劣。这些评估不仅应包括识别准确性和处理速度，还应考虑系统在实际生产环境中的可靠性、适应性和成本效益。

此外，跨学科合作将是未来研究的关键。线束装配自动化是一个涉及计算机视觉、机器人学、材料科学和制造工程多个领域的复杂问题。只有通过不同领域专家的密切合作，才能开发出真正实用的解决方案。将实验室原型系统转化为工业应用也需要产学研紧密结合，确保技术创新能够满足实际生产需求。

参考资料

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2. Koo， K.， Jiang， X.， Kikuchi， K.， et al. （2008）. Development of a robot car wiring system. IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics.

3. Zhou， H.， Li， S.， Lu， Q.， et al. （2020）. A practical solution to deformable linear object manipulation: A case study on cable harness connection. International Conference on Advanced Robotics and Mechatronics.

4. Kicki， P.， Bednarek， M.， Lembicz， P.， et al. （2021）. Tell me， what do you see？—interpretable classification of wiring harness branches with deep neural networks. Sensors.

5. Zhang， X.， Domae， Y.， Wan， W.， et al. （2023）. Learning efficient policies for picking entangled wire harnesses: An approach to industrial bin picking. IEEE Robotics and Automation Letters.