眼軸檢查用什麼機器人

A. 雲跡科技機器人用什麼識別物體

它的具體的狀況的話，識別物體的方式是不一樣的，所以在這方面的話，它的作用也是完全不一樣，一種是紅外，一種是自動識別。

B. 測眼軸的儀器能夠自行調節參數嗎

放鬆調節與固視系統 分劃板⑾ 應位於投射透鏡 ⑨的物方焦點處。 如何保證遠像的形成呢？

定位系統 該系統的作用是保證被測眼的 眼軸與儀器的光軸重合，並保持 測量物鏡的物方焦點離角膜頂點 為12mm，以保證驗光的准確性。

定位系統 光學原理是：首先光源⒂發出光線， 經過聚光透鏡組⒁照亮了帶孔板⒀， 投射出亮斑，又經分光棱鏡⑩、投射 物鏡⑨、析光鏡投射到被測眼角膜上。

該亮斑的光線部 分進入瞳孔，其 他被虹膜反射形 成一亮環，亮環 的光線又經棱鏡 (21)、透鏡組⒇、 斯密特棱鏡⒆成 像在分劃板⒅上， 觀察眼通過目鏡 ⒄進行觀察。 定位系統 若亮環（亮點）與⒅上的圖像 同心，則眼軸與儀器的光軸重 合，否則為不同軸，需再進行 調試，直至同心。

移動光斑系統 該系統的作用是投射到被測眼 眼底一個移動光斑，以便進行 檢影，判斷被測眼屈光不正的 類型及程度。

移動光斑系統 光學原理是：紅外光源①經聚光鏡② 照射有許多相等空隙的轉鼓④（該鼓 即為測試視標）產生光斑，經④中的 分光棱鏡③，又經析光鏡進入被測眼。 隨著④的轉動， 不斷地產生光斑， 當轉鼓繞儀器光 軸勻速旋轉時， 將在被測眼眼底 形成勻速移動的 光斑。

測量系統 該系統的作用是：對被測眼進行 檢影，測定其應配戴的矯正鏡片 鏡度及軸向。 測量系統 光學原理是：光斑由被測眼眼底投出，又經 過物鏡⑤成像於A′成像面上，再經一投影 物鏡⑦被⑧面接收。元件⑧上有四個光電 二極體，可將接收到的光信號變為電信號。

檢查者根據由⑧上 採集的電信號推斷 成像面A′與光闌⑥ 的位置關系，從而 判斷人眼的屈光狀態。 再進一步推算出被測 眼應配戴的矯正鏡片 的鏡度。

這一系列分析、換算、 判斷過程均由電子計 算機完成，最後直接 顯示結果。 測量系統 被測眼的屈光狀態、成像面A′ 和光闌⑥的位置關系與電信號 之間的關系？

C. 機器人抓取時怎麼定位的用什麼感測器來檢測

機器人家上了解到，機器人領域的視覺（Machine Vision）跟計算機領域（Computer Vision）的視覺有一些不同：機器視覺的目的是給機器人提供操作物體的信息。所以，機器視覺的研究大概有這幾塊：
物體識別（Object Recognition）：在圖像中檢測到物體類型等，這跟 CV 的研究有很大一部分交叉；
位姿估計（Pose Estimation）：計算出物體在攝像機坐標系下的位置和姿態，對於機器人而言，需要抓取東西，不僅要知道這是什麼，也需要知道它具體在哪裡；
相機標定（Camera Calibration）：因為上面做的只是計算了物體在相機坐標系下的坐標，我們還需要確定相機跟機器人的相對位置和姿態，這樣才可以將物體位姿轉換到機器人位姿。

當然，我這里主要是在物體抓取領域的機器視覺；SLAM 等其他領域的就先不講了。

由於視覺是機器人感知的一塊很重要內容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由簡入繁的順序介紹吧：

0. 相機標定

這其實屬於比較成熟的領域。由於我們所有物體識別都只是計算物體在相機坐標系下的位姿，但是，機器人操作物體需要知道物體在機器人坐標系下的位姿。所以，我們先需要對相機的位姿進行標定。 內參標定就不說了，參照張正友的論文，或者各種標定工具箱； 外參標定的話，根據相機安裝位置，有兩種方式：

Eye to Hand：相機與機器人極坐標系固連，不隨機械臂運動而運動

Eye in Hand：相機固連在機械臂上，隨機械臂運動而運動 兩種方式的求解思路都類似，首先是眼在手外（Eye to Hand）

只需在機械臂末端固定一個棋盤格，在相機視野內運動幾個姿態。由於相機可以計算出棋盤格相對於相機坐標系的位姿 、機器人運動學正解可以計算出機器人底座到末端抓手之間的位姿變化 、而末端爪手與棋盤格的位姿相對固定不變。 這樣，我們就可以得到一個坐標系環

而對於眼在手上（Eye in Hand）的情況，也類似，在地上隨便放一個棋盤格（與機器人基座固連），然後讓機械臂帶著相機走幾個位姿，然後也可以形成一個 的坐標環。

1. 平面物體檢測

這是目前工業流水線上最常見的場景。目前來看，這一領域對視覺的要求是：快速、精確、穩定。所以，一般是採用最簡單的邊緣提取+邊緣匹配/形狀匹配的方法；而且，為了提高穩定性、一般會通過主要打光源、採用反差大的背景等手段，減少系統變數。

目前，很多智能相機（如 cognex）都直接內嵌了這些功能；而且，物體一般都是放置在一個平面上，相機只需計算物體的 三自由度位姿即可。 另外，這種應用場景一般都是用於處理一種特定工件，相當於只有位姿估計，而沒有物體識別。 當然，工業上追求穩定性無可厚非，但是隨著生產自動化的要求越來越高，以及服務類機器人的興起。對更復雜物體的完整位姿 估計也就成了機器視覺的研究熱點。

2. 有紋理的物體

機器人視覺領域是最早開始研究有紋理的物體的，如飲料瓶、零食盒等表面帶有豐富紋理的都屬於這一類。 當然，這些物體也還是可以用類似邊緣提取+模板匹配的方法。但是，實際機器人操作過程中，環境會更加復雜：光照條件不確定（光照）、物體距離相機距離不確定（尺度）、相機看物體的角度不確定（旋轉、仿射）、甚至是被其他物體遮擋（遮擋）。

幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一個叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超強局部特徵點： Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110. 具體原理可以看上面這篇被引用 4萬+ 的論文或各種博客，簡單地說，這個方法提取的特徵點只跟物體表面的某部分紋理有關，與光照變化、尺度變化、仿射變換、整個物體無關。 因此，利用 SIFT 特徵點，可以直接在相機圖像中尋找到與資料庫中相同的特徵點，這樣，就可以確定相機中的物體是什麼東西（物體識別）。

對於不會變形的物體，特徵點在物體坐標系下的位置是固定的。所以，我們在獲取若干點對之後，就可以直接求解出相機中物體與資料庫中物體之間的單應性矩陣。 如果我們用深度相機（如Kinect）或者雙目視覺方法，確定出每個特徵點的 3D 位置。那麼，直接求解這個 PnP 問題，就可以計算出物體在當前相機坐標系下的位姿。

↑ 這里就放一個實驗室之前畢業師兄的成果 當然，實際操作過程中還是有很多細節工作才可以讓它真正可用的，如：先利用點雲分割和歐氏距離去除背景的影響、選用特徵比較穩定的物體（有時候 SIFT 也會變化）、利用貝葉斯方法加速匹配等。 而且，除了 SIFT 之外，後來又出了一大堆類似的特徵點，如 SURF、ORB 等。

3. 無紋理的物體
好了，有問題的物體容易解決，那麼生活中或者工業里還有很多物體是沒有紋理的：

我們最容易想到的就是：是否有一種特徵點，可以描述物體形狀，同時具有跟 SIFT 相似的不變性？ 不幸的是，據我了解，目前沒有這種特徵點。 所以，之前一大類方法還是採用基於模板匹配的辦法，但是，對匹配的特徵進行了專門選擇（不只是邊緣等簡單特徵）。

簡單而言，這篇論文同時利用了彩色圖像的圖像梯度和深度圖像的表面法向作為特徵，與資料庫中的模板進行匹配。 由於資料庫中的模板是從一個物體的多個視角拍攝後生成的，所以這樣匹配得到的物體位姿只能算是初步估計，並不精確。 但是，只要有了這個初步估計的物體位姿，我們就可以直接採用 ICP 演算法（Iterative closest point）匹配物體模型與 3D 點雲，從而得到物體在相機坐標系下的精確位姿。

當然，這個演算法在具體實施過程中還是有很多細節的：如何建立模板、顏色梯度的表示等。另外，這種方法無法應對物體被遮擋的情況。（當然，通過降低匹配閾值，可以應對部分遮擋，但是會造成誤識別）。 針對部分遮擋的情況，我們實驗室的張博士去年對 LineMod 進行了改進，但由於論文尚未發表，所以就先不過多涉及了。

4. 深度學習
由於深度學習在計算機視覺領域得到了非常好的效果，我們做機器人的自然也會嘗試把 DL 用到機器人的物體識別中。

首先，對於物體識別，這個就可以照搬 DL 的研究成果了，各種 CNN 拿過來用就好了。有沒有將深度學習融入機器人領域的嘗試？有哪些難點？ - 知乎 這個回答中，我提到 2016 年的『亞馬遜抓取大賽』中，很多隊伍都採用了 DL 作為物體識別演算法。 然而， 在這個比賽中，雖然很多人採用 DL 進行物體識別，但在物體位姿估計方面都還是使用比較簡單、或者傳統的演算法。似乎並未廣泛採用 DL。 如 @周博磊 所說，一般是採用 semantic segmentation network 在彩色圖像上進行物體分割，之後，將分割出的部分點雲與物體 3D 模型進行 ICP 匹配。

當然，直接用神經網路做位姿估計的工作也是有的

它的方法大概是這樣：對於一個物體，取很多小塊 RGB-D 數據（只關心一個patch，用局部特徵可以應對遮擋）；每小塊有一個坐標（相對於物體坐標系）；然後，首先用一個自編碼器對數據進行降維；之後，用將降維後的特徵用於訓練Hough Forest。

5. 與任務/運動規劃結合
這部分也是比較有意思的研究內容，由於機器視覺的目的是給機器人操作物體提供信息，所以，並不限於相機中的物體識別與定位，往往需要跟機器人的其他模塊相結合。

我們讓機器人從冰箱中拿一瓶『雪碧』，但是這個 『雪碧』 被『美年達』擋住了。 我們人類的做法是這樣的：先把 『美年達』 移開，再去取 『雪碧』 。 所以，對於機器人來說，它需要先通過視覺確定雪碧在『美年達』後面，同時，還需要確定『美年達』這個東西是可以移開的，而不是冰箱門之類固定不可拿開的物體。 當然，將視覺跟機器人結合後，會引出其他很多好玩的新東西。由於不是我自己的研究方向，所以也就不再班門弄斧了。

D. 機器人的眼睛一般使用什麼感測器

紅外 或者普通的攝像機然後依靠吊吊的軟體處理 詳見體感游戲原理

E. 怎麼測眼軸，難受嗎

你好，測量眼軸的機器有很多種，只需要盯著機器的光點看，檢查過程中機器不接觸眼睛，不會有任何難受的感覺，建議您去正規的醫院做眼軸的測量。

F. 眼軸檢查和視功能檢查是近視眼孩子必須要做的檢查么

最好是檢查一下 還有孩子近視檢查一下真假性近視 近視了用真目明眼膏可以改善提升恢復的

G. 現在一般是用什麼方法和設備來檢測工業機器人的定位精度、重復定位精度、軌跡精度等性能參數

一般採用CCD和圖像處理技術來精確測量；當然有條件的話，用激光測距儀更方便，太設備太貴。

H. 驗配ok鏡時為什麼要查眼軸

眼軸的檢查是驗配塑形鏡最重要的檢查之一，首次檢查可以讓醫生對孩子的屈光狀態進行初步的了解，並且可以作為後期觀察的參考數據，即在之後的檢查中，看到孩子配戴塑形鏡後控制近視的效果。

I. 為什麼要測眼軸呢

觀察近視進展變化/治療有效性的客觀指標
對於眼軸長度超過了該年齡正常值的小朋友，我們通常會建議延緩眼軸延長的治療方案（如0.01%阿托品、OK鏡、周邊離焦軟鏡及周邊離焦框架鏡等）。
治療是否有效？定期眼軸測量是非常好的客觀指標。