近年来，随着相关研究的不断深入，机器视觉系统朝着更加稳定、高效、精确和智能化的方向发展，并广泛应用到各行各业中。

在现代家具与木制品制造业中的应用也已十分广泛，极大地降低了劳动强度、提高了自动化的效率和精度，并且对于整个行业的安全管理也起到了非常好的影响。

目前国内绝大多数家具与木制品制造企业上下料方式主要采用人工搬运，即通过工人将零部件从料箱搬至指定加工位置。

由于家具与木制品行业零部件种类较多、规格不一、重量较重，通过人工搬运不仅占用了大量的劳动力和时间成本，而且在搬运堆放期间易发生安全事故。

实现高效率、低成本的工业机器人自主上下料已成为众多家具与木制品企业的迫切需求。

通过将机器视觉系统与码垛机器人相结合，对视觉传感器和测距传感器的相对位置信息进行标定。在抓取时，通过测距传感器获得工业机器人与零部件间的相对位置信息。

同时，通过视觉传感器对零部件进行图像捕捉，获取零部件自身特征的数字图像信息，实现对其初始状态精确定位。继而计算零部件角度及位置偏移，反复修正工业机器人运动轨迹，实现视觉引导抓取。

通过视觉引导技术控制码垛机器人实现自主上下料，可以突破无法抓取规格不一零部件的复杂加工条件，使其能根据检测目标的形状和位置变化实时调整运动轨迹，进而提升加工效率和准确性。

视觉引导加工是指利用机器视觉测量技术测量家具与木制品零部件的特定加工区域尺寸信息，并根据其实际状态引导工业机器人进行精确切割、制孔、打磨等操作。

传统的加工方式要依赖模版刀具，由于待加工零部件的形状大小不一，且复杂的刀版模具制造非常困难、昂贵，因此一些特殊形状的零部件加工较为困难。

融合激光切割和激光制孔等激光加工技术的工业机器人具有先进、快速、灵活、准确等特点，在家具与木制品制造中应用越来越广泛。

将机器视觉系统与激光加工机器人相结合可以充分发挥各自的优势，实现高精度的自主检测与加工。在加工过程中，首先要对两者之间的位置信息进行标定。

由图像采集系统自动采集待加工目标的图像信息，由图像分析系统将采集到的图像信息转换为数字尺寸与位置信息，智能化提取目标形状、自动建立切削路径。

在基于已设计路线引导激光加工机器人进行加工的同时，采用自适应算法避免加工过程造成的柔性变形而引起的不确定性，使加工过程更加灵活和高效。

在家具与木制品制造过程中，产品的生产和检测等环节与机器视觉技术紧密相关。视觉引导检测可以对加工过程中零部件的尺寸、美观度和舒适度等数据进行自主测量，是取代人工最多的环节。

（1）喷涂表面检测

家具与木制品涂装工艺不仅可以提供外观装饰，而且可以对产品表面进行保护。

然而，在实际的涂装过程中，由于涂装车间复杂环境的影响以及涂料质量和涂装工艺的不同，使得家具与木制品表面很容易产生如脱层、开裂、杂质和失光等典型表面瑕疵。

目前，对于涂装表面质量检测主要通过人工肉眼观察，此方法效率低下、人为因素影响较大，实现涂装质量自主检测已成为提升质量监控效率的关键因素之一。

由于家具与木制品表面存在大量复杂不规则曲面，实现高精度的表面质量检测还具有一定难度。在目前众多的表面质量检测技术中，基于反射式光电传感器的机器视觉系统具有结构简单、分辨率高、不受被检测物形状、颜色影响等优点，应用较为广泛。

在喷涂加工前，在反射式光电传感器相对位置放置一块反光板，通过照明系统对被测物的照射，光敏元件接收到反射图像，计算机利用相应算法对捕捉到的反射图像进行处理，即可实现对喷涂表面质量的自主测量。

同时，采用机器视觉随动式眼在手系统，即可实现全范围表面质量测量。与人工肉眼检测相比，其具有广阔的视野、良好的稳定性和极高的敏感度，可实现高效率、高精度的家具与木制品涂装表面质量检测，最大限度地避免返工。

（2）尺寸检测

尺寸检测是家具与木制品制造的关键工序，由于产品结构和功能越来越多样化，目前大多数企业主要依靠工人使用测量工具进行抽样测量。

这种测量方式具有不确定性，且具有精度低、速度慢和测量数据量严重不足等问题，已成为自动化行业生产的瓶颈问题。

随着蓝光扫描测量、激光在线测量等技术的发展，可以实现更加快速、精细地测量，可对家具与木制品基本特征尺寸、装配效果等问题提供高效高精度的监控。在照明系统的辅助下，利用线状激光照射被测物的表面，构造表面特征。

测量过程中，当机器视觉系统接收到触发传感器发送的检测信号后，根据预先设定好的测量路径驱动，视觉传感器依次对测量点捕捉特征图像信息，并通过图像分析系统对数字图像信息进行相应处理完成测量。

未来视觉检测技术及各类视觉产品将分布于整条家具与木制品制造生产线，护航整体制造过程，并向产业链的各个环节迅速拓展，逐渐成为引导更高、更快、更稳定的家具与木制品智能制造的“慧眼”，对于提高新时期家具与木制品行业智能制造的转型升级进程和智能化生产制造水平具有重要意义。