工业机器人视觉定位系统高精度标定研究

基于Halcon 的工业机器人手眼标定方法研究Research on hand-eye calibration method of industrial robot based on halcon田春林1，陈李博1，马国庆1，侯茂盛2，刘 涛2TIAN Chun-lin 1, CHEN Li-bo 1, MA Guo-qing 1, HOU Mao-sheng 2, LIU Tao 2（1.长春理工大学 机电工程学院，2.长春理工大学 光电工程学院，长春 130022）摘 要：机器人手眼标定是机器人视觉技术的重要研究内容，基于Halcon所提供的标定板，充分考虑相机镜头径向畸变对手眼标定的影响，设计一种全新的、高精度、高效率的Eye-in-Hand手眼标定方法，该方法在标定了相机内外参数的同时也建立了相机图像坐标系与机器人基坐标系之间的相互转换关系，并通过实验进行了验证，其平移误差在1mm，旋转误差在1。

以内。

实验结果表明该方法具有较高的标定效率与较高的标定精度，可广泛应用于工业机器人视觉系统手眼标定中。

关键词：工业机器人；相机标定；Eye-in-Hand；机器视觉中图分类号：TP242.2 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2018)03-0016-04收稿日期：2017-10-10基金项目：国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2015AA7060112）；吉林省科技发展计划资助项目 （20160204016GX ）；吉林省省级产业创新专项资金资助项目（2016C088）；吉林省教育厅“十三五”科学 技术项目（JJKH20170626KJ ）；长春理工大学青年科学基金（XQNJJ-2016-04）作者简介：田春林（1972 -），男，吉林人，博士研究生，研究方向为精密、超精密加工和检测及装备。

0 引言随着现代生产的精密化、智能化，无人智能工厂对机器人视觉的依赖程度越来越高，尤其是在航空航天和汽车制造领域中的焊接与装配，物流领域中的码垛、分拣，工业2D 、3D 自动化检测等应用中，机器人视觉比比皆是。

工业机器人运动学标定及误差分析研究工业机器人是现代制造业中不可或缺的重要设备之一，它可以实现各种复杂的工业生产操作。

而工业机器人的运动学标定和误差分析则是确保机器人准确运动和定位的关键技术之一、本文将对工业机器人运动学标定及误差分析进行研究。

首先，我们需要明确工业机器人的运动学模型。

工业机器人的运动学模型是描述机器人运动学特征的数学模型，包括机器人末端执行器在空间坐标系中的位置和姿态。

机器人的运动学模型可以通过机器人臂的几何参数和关节参数进行建立。

接下来，我们需要进行工业机器人的运动学标定。

运动学标定是指通过实验测量，获得机器人运动学参数的过程。

具体步骤包括：1.确定运动学标定系统：选择适当的标定系统是进行运动学标定的首要任务。

常用的运动学标定系统包括激光测距仪、相机视觉系统等。

2.收集标定数据：通过标定系统对机器人执行器进行测量，获取机器人的位置和姿态数据。

标定数据可以通过移动机器人执行器，并记录其位置和姿态来获取。

3.进行标定参数计算：根据标定数据，通过数学运算方法计算机器人运动学参数。

计算方法可以采用最小二乘法等。

4.检验标定结果：将计算得到的运动学参数应用于机器人中，验证其是否能够准确描述机器人的运动学特性。

在进行工业机器人运动学标定的过程中，需要注意以下几点：1.标定精度要求：根据具体需求，确定工业机器人的运动学标定精度。

标定精度要求越高，则标定过程中需要收集的数据越多。

2.标定环境准备：保证标定环境的准确度和稳定性。

避免干扰因素对机器人运动学参数的影响。

3.标定数据处理：在收集标定数据后，需要对数据进行处理，去除异常值和噪声，以提高标定结果的准确性。

4.标定误差分析：对标定结果进行误差分析，评估标定精度。

常见的误差包括位置误差、姿态误差等。

1.关节间隙误差：机器人的关节存在间隙，会导致机器人运动学参数的偏差。

因此需要对机器人关节间隙进行误差分析，以减小误差对机器人定位的影响。

2.传动误差：机器人关节传动装置存在误差，如传动精度和传动回差等。

Science and Technology &Innovation ┃科技与创新2020年第14期·69·文章编号：2095－6835（2020）14－0069－02基于机器视觉的工业机器人定位系统研究曹诚诚（南京理工大学泰州科技学院，江苏泰州225300）摘要：当前工厂对智能设备的制造要求逐渐提升，同时机器视觉技术的的发展对于高精度的定位性能要求较高，并逐渐向机器人领域拓展。

基于机器视觉技术，通过概述工业机器人定位系统组成，围绕动作过程等方面探究工业机器人定位系统的具体内容，进而将定位信息向机器人控制器进行传输，完成定位任务。

关键词：机器视觉；工业机器人；定位系统；定位抓取技术中图分类号：TP242.2文献标识码：ADOI ：10.15913/ki.kjycx.2020.14.025工业机器人是制造业的高端制造设备，对于稳定性、定位精准度的要求较高，因此需要借助机器视觉技术处理图像，通过工业相机实现引导定位和模式识别等操作，快速获取物体的质心和边界，满足工业机器人系统运行的自定位需求，缩短其期望位置和末端位置间的差距，进而促进机器视觉技术的创新和发展。

1定位系统组成依托机器视觉的机器人定位系统包含摄像机系统和控制系统，其中摄像机系统中包括计算机（具有图像采集卡）、摄像机，主要收集视觉图像，并应用机器视觉算法。

控制系统包含控制箱和计算机，对计算机末端具体位置完成控制。

工作区利用CCD 摄像机进行拍摄，并使用计算机识别图像，得到跟踪特征，完成数据的计算和识别，借助逆运动学方式获取机器人每一位置的误差，再对高精度末端执行模块进行控制，科学调整机器人的位置和位姿。

2工作原理机器人系统较为复杂，其中包含工业计算机、伺服电机、伺服控制器等部件，借助“人类引导思想”工艺，对人类的行为习惯、肢体动作、决策方式、表达模式进行展示和控制[1]。

依托机器视觉技术的机器人定位系统工作原理包含以下内容。

现代电子技术Modern Electronics Technique2024年4月1日第47卷第7期Apr. 2024Vol. 47 No. 70 引 言随着我国制造强国战略逐步深化，人工智能制造[1]成为“中国制造2025”明确主攻方向，越来越多的工厂开始使用工业机器人和机器视觉实现自动化生产，使机器人能够适应更复杂的生产环境，提高生产效率。

作为实现人工智能制造和智慧城市基础[2]的手眼标定，是机器人和机器视觉进行协调工作的必要内容，通过重构三维场景获取相机坐标系和机器人坐标系之间的位姿关系，因此提升其精确度、标定范围和稳定性非常重要。

目前，标定的主要方法有主动视觉标定法、相机自标定法和传统相机标定法[3]。

主动视觉标定法优点在于不用借助标定物、稳定性强及算法简单，但成本高、设备昂贵；相机自标定法[4]灵活性强但精度低、鲁棒性差；传统相机标定法需要标定物辅助标定，但是算法足够成熟，鲁棒性强且操作简单[5⁃9]。

对于精度要求高和成本需要控制的场景，传统相机标定法能够满足要求。

其中常用的方法有直线标定法、Tsai 两步法和张氏标定法，这面向工业机器人的非线性手眼标定方法研究胡宇鹏， 蒋年德（东华理工大学 信息工程学院， 江西 南昌 330013）摘 要： 手眼标定是机器人视觉领域中的一个关键技术，主要包括眼在手上和眼在手外两种标定方式。

标定的目的是得到相机坐标系与机器人坐标系之间的位姿关系，根据相机获取的图像重构三维场景，求出两个坐标系之间的转换参数，其结果将直接影响到机器人精准作业。

受当前镜头工艺水平和机器误差限制，相机采集的图像存在非线性畸变，原有的手眼标定方法存在精确度不足的缺点。

针对这个问题，文中提出面向工业机器人的非线性手眼标定方法，通过卷积原理使矩阵参数适应镜头下不同区域畸变的方法，减小相机镜头畸变影响。

通过实验验证表明，该方法能够提高手眼标定结果的精确度，标定后的平均误差为0.4 mm ，稳定性更强，可满足更多场景需求。

简述工业机器人工件坐标的标定方法以及工件坐标系的作用(一)工业机器人工件坐标的标定方法及作用1. 背景介绍•工业机器人在自动化生产中的应用越来越广泛，能够完成大量的重复性工作。

•工业机器人的精度对于生产效率和产品质量起着至关重要的作用。

•工件坐标的准确标定以及正确的工件坐标系的建立是保证机器人操作精度的关键。

2. 工件坐标的标定方法•影像测量法：使用相机或激光等设备对工件进行测量，获取工件的几何特征，从而确定其坐标。

•机械测量法：使用传感器或编码器等设备对工件进行测量，测得工件的位置和方向，进而确定其坐标。

•标定板法：在已知坐标系下放置标定板，通过机器人操作的手段，获取标定板上的特征点坐标，从而计算出机器人坐标系与实际工件坐标系之间的转换关系。

3. 工件坐标系的作用•精确定位：工件坐标系确定了机器人操作的参考坐标系，可以精确地获取工件的位置和姿态信息。

•路径规划：工件坐标系确定了工件的基准坐标系，可以在该坐标系下进行路径规划，保证机器人操作的准确性。

•错误补偿：工件坐标系的准确定位可以对机器人操作中的误差进行补偿，从而提高机器人操作的精度和稳定性。

•数据传递：工件坐标系可以作为工件信息的载体，将工件的位置和姿态信息传递给其他设备，实现系统之间的信息交互。

4. 结语工业机器人工件坐标的准确标定以及正确的工件坐标系的建立是保证机器人操作精度的关键。

使用影像测量法、机械测量法或标定板法可以得到工件坐标的准确值。

工件坐标系的确定对于精确定位、路径规划、错误补偿和数据传递等方面都具有重要作用，使机器人操作更加精确、稳定和高效。

5. 影像测量法•影像测量法是一种非接触式的测量方法，通过摄像头或激光扫描仪等设备对工件进行扫描，并利用图像处理算法来提取工件的特征点。

•通过对特征点的坐标测量和计算，可以确定工件的位置和姿态，从而建立工件坐标系。

•影像测量法具有测量快速、精度高和适用于各种形状的工件等优点，广泛应用于汽车制造、航空航天等行业。

工业机器人视觉系统的标定方法在现代工业自动化领域中，工业机器人扮演着至关重要的角色。

这些机器人能够执行一系列复杂的任务，从简单的装配工作到高度精密的制造流程。

而机器人视觉系统，作为工业机器人的“眼睛”，则赋予了机器人感知和理解周围环境的能力。

为了确保机器人视觉系统的准确性和可靠性，必须对其进行精确的标定。

本文将详细探讨工业机器人视觉系统的标定方法，包括其重要性、常见方法以及未来的发展趋势。

一、工业机器人视觉系统标定的重要性工业机器人视觉系统的标定是一个涉及多个步骤的复杂过程，其目标是通过一系列算法和技术手段，确定摄像机内外部参数，以及摄像机与机器人坐标系之间的相对位置关系。

这些参数包括摄像机的焦距、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等。

只有经过准确的标定，机器人视觉系统才能精确地识别和定位目标物体，从而实现高效的自动化生产。

标定过程对于提高机器人视觉系统的性能至关重要。

一方面，准确的标定可以显著提高视觉系统的定位精度和稳定性，从而降低生产过程中的误差率。

另一方面，标定过程还有助于优化机器人的运动轨迹和路径规划，提高生产效率。

因此，掌握有效的标定方法对于实现工业自动化生产具有重要意义。

二、工业机器人视觉系统标定的常见方法1. 传统标定方法传统标定方法主要依赖于特定的标定参照物，如标定板、标定块等。

这些参照物具有已知且精确的几何特征，可用于估计摄像机的内外部参数。

传统标定方法的优点在于标定精度高、稳定性好，适用于对精度要求较高的场合。

然而，这种方法也存在一些局限性，如标定过程繁琐、需要专业操作人员以及对标定参照物的依赖性较强等。

2. 自标定方法自标定方法是一种不需要特定标定参照物的标定方法。

它利用摄像机在运动过程中拍摄到的多幅图像之间的对应关系，通过求解一系列方程组来估计摄像机的内外部参数。

自标定方法的优点在于灵活性高、适用范围广，可以应用于各种复杂的场景中。

然而，由于自标定方法依赖于图像之间的对应关系，因此其标定精度相对较低，且容易受到噪声和光照变化等因素的影响。

基于机器视觉的工业机器人位姿误差的标定与补偿方法研究的开题报告一、研究背景在工业生产中，机器人已经成为一种不可缺少的设备。

机器人的精度与稳定性对生产效率与品质有着非常重要的影响。

然而，在生产现场中，受到环境、操作与机器自身的因素，机器人的位姿误差常常不可避免。

如果不进行修正，这种位姿误差就会对产品的质量产生影响，甚至导致生产线停产，增加生产成本。

基于机器视觉的工业机器人位姿误差的标定与补偿方法就是一种有效纠正机器人位姿误差的方法。

它可以通过对机器人的视野范围内的参考物体进行图像处理与分析，来实现机器人位姿的标定与补偿。

目前，国内外已经有很多研究者对基于机器视觉的机器人位姿误差的标定与补偿方法进行了研究。

但是由于生产环境的多样性与机器人自身的特性不同，现有方法在实际应用中还存在不足，需要进一步研究优化。

二、研究目标本研究的主要目标是开发一种基于机器视觉的工业机器人位姿误差的标定与补偿方法，并设计相应的算法实现。

通过实验验证，来分析该方法的准确性与可行性，并与现有方法进行比较，为工业生产提供更加精确与稳定的机器人位姿纠正方案。

三、研究内容1. 研究机器人位姿误差的标定方法，包括标定板的设计与制作、标定点的选择及标定参数的计算等。

2. 研究机器视觉技术的应用方法，包括相机的参数标定、三维重建与姿态估计等技术。

3. 设计基于机器视觉的机器人位姿误差补偿算法，包括根据视觉信息判断机器人姿态、计算补偿量以及控制机器人执行补偿等步骤。

4. 进行实验验证，通过对标定板的拍摄与分析来计算机器人的姿态误差，并通过实验数据来验证算法的准确性与可行性。

四、研究意义通过本研究，可以发现与改进现有机器人位姿误差标定与补偿方法的不足，使之更加适用于实际生产环境中，提供更加精确、可靠的机器人位姿修正方案。

在实际生产过程中，可以提高生产效率和产品质量，节约生产成本，增强企业的竞争力。

同时，该方法的研究还可以推动机器视觉技术在工业自动化生产中的应用，拓展机器人技术的研究领域。

工业机器人的精准定位与高精度加工技术工业机器人一直以来都是现代制造业中不可或缺的重要工具。

随着科技的发展，工业机器人的功能和性能不断提升，特别是在精准定位和高精度加工方面取得了显著的进展。

本文将探讨工业机器人的精准定位技术和高精度加工技术，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。

一、工业机器人的精准定位技术精准定位是工业机器人实现精确操作的基础。

在工业生产中，机器人需要准确地识别和追踪工件的位置，以便进行合适的操作。

以下是几种常见的工业机器人精准定位技术：1. 视觉定位技术视觉定位技术利用相机和图像处理算法，对工件进行图像识别和测量，从而确定其位置和姿态。

通过分析工件的特征、形状和颜色等信息，机器人可以精准地定位和对齐工件，实现高精度操作。

视觉定位技术广泛应用于焊接、装配和喷涂等工业领域。

2. 激光测距技术激光测距技术利用激光传感器测量工件与机器人之间的距离和位置。

激光传感器可以发射激光束，并通过接收激光的反射信号来计算距离。

激光测距技术具有高精度和快速响应的特点，常用于工件定位和测量。

3. RFID技术RFID（无线射频识别）技术利用射频信号实现对工件的追踪和定位。

每个工件都附带有RFID标签，机器人通过读取标签中的唯一识别码，可以准确地知道工件的位置和属性。

RFID技术适用于物流管理和仓库自动化等领域。

二、工业机器人的高精度加工技术高精度加工是工业机器人在制造过程中的重要应用之一。

随着制造业对产品精度和质量要求的提升，工业机器人在高精度加工方面扮演着越来越重要的角色。

以下是几种常见的工业机器人高精度加工技术：1. 精密传感技术精密传感技术能够实时监测机器人和工件的状态，在加工过程中进行反馈控制。

通过使用高精度传感器和控制算法，机器人可以实现对工具和工件的精确控制，以达到高精度的加工要求。

2. 轨迹规划和插补技术轨迹规划和插补技术是工业机器人实现高精度加工的关键。

通过使用数学模型和算法，机器人可以根据工艺要求和工件形状，生成合适的轨迹和插补路径。

基于机器视觉的工业机器人视觉定位及路径规划机器视觉技术在工业领域的应用越来越广泛，尤其是在工业机器人的视觉定位和路径规划中起到了关键作用。

本文将从机器视觉的基本原理出发，探讨基于机器视觉的工业机器人视觉定位及路径规划的关键技术和应用场景。

一、机器视觉的基本原理机器视觉是模仿人类视觉系统的一种技术，通过摄像头、图像处理算法和智能控制系统实现对物体的识别、定位和测量。

其基本原理是通过感光传感器将光线转化为电信号，经过图像处理算法进行特征提取和模式识别，最终实现对物体的定位和测量。

二、视觉定位的关键技术1. 特征提取和匹配：机器视觉系统需要提取出物体的特征点，并通过特征点的匹配来进行定位。

常用的特征点包括边缘、角点、斑点等，通过匹配这些特征点的位置和描述子，可以得到物体在图像中的位置和姿态信息。

2. 相机标定：相机标定是一项重要的前期工作，通过确定相机的内外参数，可以消除图像失真和畸变，提高定位的精度。

3. 姿态估计：根据物体的特征点，可以估计出物体的姿态，包括平移和旋转变换，进而确定物体在三维空间中的位置。

4. 运动估计：利用多帧图像的信息，可以估计物体的运动轨迹，从而实现对物体的跟踪和定位。

三、路径规划的关键技术1. 场景建模：通过对工作环境进行三维重构和场景建模，可以获取到工作空间中各个物体的几何形状和位置信息，为路径规划提供基础数据。

2. 障碍物检测与避障：通过机器视觉技术对工作环境进行实时监测和分析，可以检测到目标物体以外的障碍物，并通过路径规划算法避开这些障碍物，保证机器人的安全运行。

3. 路径优化和规划：根据工作任务的需求和机器人的运动能力，通过路径规划算法生成机器人的运动轨迹，使得机器人能够高效、准确地到达目标位置。

4. 运动控制：通过控制机械臂和底盘的运动，使机器人按照规划的路径进行移动，实现对工作任务的自动化完成。

四、基于机器视觉的工业机器人视觉定位及路径规划的应用场景1. 零件定位与装配：通过机器视觉系统对零件进行定位和识别，可以实现对零件的自动装配和拼装，提高生产效率和产品质量。

基于HALCON的机器人视觉系统标定方法研究宋岳秦;卢军;孙姝丽【摘要】本文提出一种基于HALCON,可以较准确地求出斜切角的工业机器人视觉系统的标定方法.首先对摄相机采集的图片进行标定,从而获取摄像机的参数和位资;其次通过机械手标定得到图像坐标系与机械坐标系可进行相互换算的对应关系;最后将图像坐标系对应的点经过旋转平移转换到机械坐标系,可根据识别得到的像素位置去引导机械手抓取,实验结果表明该标定方法能够提高工业机器人视觉系统的精度、实用性强.【期刊名称】《南方农机》【年(卷),期】2018(049)020【总页数】3页(P46-48)【关键词】机器人标定;斜切角;机器视觉【作者】宋岳秦;卢军;孙姝丽【作者单位】陕西科技大学机电工程学院,陕西西安 710021;陕西科技大学机电工程学院,陕西西安 710021;陕西科技大学机电工程学院,陕西西安 710021【正文语种】中文【中图分类】TP242机器视觉标定是工业机器人的关键技术之一[1]。

摄像机标定是准确测量目标物体的必要过程，通过机器人视觉系统的标定，得到世界坐标系与图像坐标系之间的转换关系，从而可将被检测物体的像素坐标换算成物理坐标，并把结果传给机器设备使其能进行对应的移动。

机器人视觉系统的关键部分是图像处理，HALCON是德国Mvtec公司开发的图像处理软件[2]，具有完善的图像处理库和机器视觉集成开发环境，提供了大量的函数库，包括Blob分析、形态学、几何定位、三维目标识别定位和立体视觉等。

1 视觉系统介绍机器视觉系统是利用机器代替人眼来做各种测量和判断，它是计算及科学的一个重要分支，综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展[3]，视觉系统的硬件主要由镜头、摄像机、图像采集卡、输入输出单元、控制装置构成。

机器人手眼系统的标定方法分析与比较摘要：机器人手眼系统的准确标定对于机器人精准操作至关重要。

本文将分析和比较目前常用的机器人手眼系统标定方法，包括基于外部跟踪技术的标定方法、基于视觉特征的标定方法、基于运动约束的标定方法和基于自标定的方法。

通过比较各种方法的优缺点，旨在为机器人手眼系统的标定提供参考。

1. 引言机器人手眼系统即机器人手部和眼部的结合，是实现机器人精准操作的关键。

机器人手眼系统的精确标定对于提高机器人的操作精度至关重要。

标定系统包括标定板、相机、机器人手部和机器人控制系统等多个部分。

因此，针对机器人手眼系统的准确标定方法是一个极其重要且复杂的问题。

2. 基于外部跟踪技术的标定方法基于外部跟踪技术的标定方法使用外部传感器（如激光测距仪或相机）来追踪机器人手部和相机的运动轨迹，并通过计算来确定二者之间的相对关系。

这种方法的优势在于实时性好，定位准确。

然而，它需要额外的外部传感器并且对空间环境要求较高。

3. 基于视觉特征的标定方法基于视觉特征的标定方法是通过找到机器人手部和相机图像中的特征点，并计算它们在空间中的对应关系来进行标定。

这种方法不需要额外的外部传感器，只需利用相机获取图像信息。

优点是简单、灵活，但存在视觉特征提取困难、特征匹配误差的挑战。

4. 基于运动约束的标定方法基于运动约束的标定方法是通过分析机器人手部和相机在运动过程中的约束关系来进行标定。

这种方法充分利用了机器人手部和相机之间的物理关系，减少了外部传感器的需求。

然而，该方法对系统的运动模型要求较高，且计算过程较为复杂。

5. 基于自标定的方法基于自标定的方法是通过让机器人手部和相机自行完成一系列视觉和运动操作，从而实现标定过程。

该方法不需要任何外部帮助，可自适应不同的场景，具有较好的鲁棒性。

但准确性较低，并且需要较长时间的训练。

6. 方法比较与总结通过比较以上四种常用的机器人手眼系统的标定方法，我们可以看出每种方法都有其独特的优缺点。

基于HALCON的机器人视觉标定机器人视觉控制［2-2］是机器人领域的重要研究方向，也是当前的研究热点之一。

其系统按照摄像机与机器人的相对位置分为Eye-to- Hand系统和Eye-in-Hand系统。

Eye-to-Hand系统将摄像机固定安装于机器人本体之外。

随着工业化水平与科技的不断发展，劳动力成本增加，对定位装配的精度和自动化要求也越来越髙。

基于机器视觉技术的工业机器人定位［3-4］具有定位精度髙、自动化和智能化水平高、劳动力成本低等优点，因此在定位装配领域有着广泛的应用。

本文建立了机器人Eye-to-Hand系统，主要论述了一种基于HALCON 的摄像机内外部参数和手眼关系标定方法与其实验过程。

该标定方法具有操作简单，定位精度高等特点，适用于产品抓取定位。

1机器人视觉标定模型机器人视觉系统的标定其实是获取摄像机图像坐标系(ICS)与机器人坐标系(RCS)之间转换关系的过程，在标定机器人视觉系统(Eye-to-Hand)之前，首先要对摄像机进行标定。

通常摄像机镜头会存在径向、切向和偏心等畸变，因此需要选择合适的畸变模型对摄像机进行标定。

工业镜头的畸变主要为径向畸变，为线性畸变模型；非线性模型畸变包括径向、切向和偏心等畸变。

对于工业镜头，使用非线性畸变模型往往不能提髙其标定精度，而且还会造成求解的不稳定［5- 6］；采用线性畸变模型，可以使标定精度提髙一个数量级，与非线性畸变模型相比标定精度差别不大。

因此本文在论述中釆用线性畸变模型来标定机器人视觉系统，其标定模型如图2所示。

图1中，(Oc, Xc, Yc, Zc)为摄像机坐标系(CCS), Oc即为摄像机的投影中心，z轴与摄像机的主光轴重合；(Ow, Xw, Yw, Zw) 为机器人坐标系(世界坐标系WCS); (Oi, Xi, Yi)为成像平面坐标系(IPCS)； (Ou, Xu, Yu)为图像坐标系(ICS)o空间一点P在CCS 下的坐标为P (xc, yc, zc)；在WCS下的坐标为P (xw, yw, zw)。

机器人视觉测量中的标定算法研究随着科技的不断发展，机器人技术在生产制造和其他领域中应用越来越广泛。

而机器人视觉测量技术作为机器人感知和认知的关键技术之一，为机器人精准运动和高效执行任务提供了可靠的数据支持，被广泛应用于尺寸测量、位移测量、表面形貌测量等领域。

在机器人视觉测量中，标定算法是一项非常重要的技术，其准确性和稳定性直接影响到测量结果的可靠性。

本文将着重探讨机器人视觉测量中的标定算法研究。

一、机器人视觉测量的标定算法概述在机器人视觉测量中，标定算法主要是指通过对机器人测量系统误差进行标定，从而提高测量系统的精度和稳定性的过程。

标定算法的基本原理是通过对机器人测量系统中各不同元素进行几何校正，来达到测量精度的提高。

主要包括相机内参标定、外参标定、手-眼标定等多个方面。

相机内参标定是指对相机本身一些内部参数进行标定，如焦距、像素宽度和高度等。

这是一项相对简单的工作，可通过拍摄标定板等方式来完成。

而相机外参标定则是指确定相机在物体坐标系下的位置和姿态。

在实际应用中，可以通过机械臂移动相机，拍摄标定板等物体角度、位置的组合，从而确定相机位置、姿态和机械臂平移向量等信息。

手-眼标定是指确定机械臂末端相机和机械臂的位姿关系。

通常采用滑动法、SPS法或基于椭圆线拟合的方法。

相比于相机内参和外参标定，手-眼标定更复杂，需要进行更为准确的标定。

二、标定算法的研究现状对于机器人视觉测量中的标定算法，目前国内外已经有了较为成熟的研究成果。

在相机内参标定方面，基于球棒标定板的方法和基于张正友标定法的方法已经得到广泛应用。

实际中，还有一些基于特征点法、基于三维重建法的标定方法与之互补。

在相机外参标定方面，二维模板法、多面体模板法和点法都是基本的相机外参标定方法，此外，还有基于图案标准法的模板法和基于分别放置方法的面积重心法等方法。

在手-眼标定方面，现有的方法主要分为基于运动法的标定、基于估计点法的标定、基于球棒标定法的标定和基于图像几何法的标定等多个方面。

基于工业机器人视觉系统的工件识别与定位技术摘要：工业机器人是一种适应生产环境和生产条件的自动化设备，非常适合各种灵活多变的生产应用，不仅提高了产品质量和生产效率，而且改善了工作条件。

将相应的视觉引导技术引入工业机器人可以使机器人有效了解周围环境，提高灵活性，帮助机器人更好地完成相应的工作任务，并确保工业机器人的功能和作用最大化。

关键词：工业机器人；工件识别；定位技术引言机器视觉技术是借助摄像机对被测物体进行图像采集、分析、处理的一门综合性学科，它涉及了光学原理、图像处理、信号处理、计算机技术、模式识别、机器人学等众多学科领域。

机器视觉系统具有检测精度高、速度快、实时性好，能提高工业机器人的柔性化、智能化、稳定性、灵活性；提高工作效率、精确度，降低成本。

工件的识别、定位与抓取是工业机器人应用中最常见的应用方式，引入机器视觉技术使工业机器人具有感知能力，可实现对工件的准确识别、定位和抓取，可提高工业机器人的智能化水平，具有重要的应用价值和现实意义。

1工业机器人视觉定位技术分析视觉机器人技术是随着机器人技术的发展而诞生的科学。

在开发和改进过程中，它广泛应用于一些行业和流行领域。

其设计原则源于人眼视觉，结合相机功能和计算机计算能力，充当人眼，最终实现了工业机器人的高生产力和自动化。

当前，工业机器人视觉定位技术主要分为二维视觉定位计算和三维视觉定位技术两类，其中二维定位计算应用最广泛。

但是，由于工厂的生产条件不同，零件位置也可能有所不同。

2工业机器人的发展及应用20世纪70年代，由于世界各国对劳动力的需求不断增加，我们开始大力研究工业机器人来代替劳动者。

工业机器人的发展已经达到了一个阶段的顶峰。

到2010年，德国使用工业机器人在工业和生活领域的应用取得了巨大成功，极大地推动了机器人领域的发展。

在机器人技术飞速发展的冲击下，世界各国开始大力研发机器人。

在当前的发展趋势下，我国加快了工业机器人技术的研发和生产。

工业机器人工具坐标系标定的意义及方法工业机器人工具坐标系标定是指在使用工业机器人进行精确定位和操作时，通过确定工具相对于机器人坐标系的位置和姿态关系，实现对工具的精准控制。

工具坐标系标定的意义非常重要，它能够提高机器人的定位精度和操作准确性，从而提高生产效率和产品质量。

下面将详细介绍工具坐标系标定的方法和步骤。

工具坐标系标定的方法有很多种，常用的包括基于传感器的方法和基于规划点位的方法。

基于传感器的方法主要是通过使用传感器获取工具相对于机器人坐标系的位置和姿态信息，然后根据标定算法计算出准确的工具坐标系。

其中，常用的传感器包括激光测距仪、相机、陀螺仪等。

具体的标定步骤如下：1. 准备标定板：在工作区域内放置一个特制的标定板，标定板上有特定的标记点，用于传感器识别和计算。

2. 获取标定数据：通过传感器扫描标定板上的标记点，获取每个标记点相对于机器人坐标系的位置信息，并记录下来。

3. 计算工具坐标系：根据标定板上的标记点位置信息和传感器获取到的位置信息，使用标定算法计算出工具相对于机器人坐标系的精确位置和姿态关系。

4. 验证标定结果：将工具安装到机器人上，进行一系列的验证操作，验证工具坐标系标定的准确性和稳定性。

基于规划点位的方法是通过机器人的运动规划和控制来进行工具坐标系标定。

具体步骤如下：1. 设定规划点位：在工作区域内设定一组特定的规划点位，这些点位要涵盖机器人可能操作的所有空间范围。

2. 机器人运动：通过机器人控制系统，将机器人按照设定的规划点位依次移动。

3. 记录位置数据：在每个规划点位上，记录下机器人末端执行器（工具）相对于机器人坐标系的位置信息。

4. 计算工具坐标系：根据记录的位置信息和规划点位的位置关系，使用标定算法计算出工具相对于机器人坐标系的精确位置和姿态关系。

5. 验证标定结果：将工具安装到机器人上，进行一系列的验证操作，验证工具坐标系标定的准确性和稳定性。

工具坐标系标定的重要性不言而喻。

机器人视觉传感器的标定与校正技术研究机器人视觉系统的发展，使得现代制造业可以更加高效地完成工业生产。

其中关键的一环就是视觉传感器的标定与校正技术。

机器人视觉传感器的标定与校正技术，是指将机器人视觉传感器的实际测量结果修正为实际测量值。

下文将探讨机器人视觉传感器的标定与校正技术。

一、机器人视觉传感器的标定机器人视觉传感器的标定是指将机器人视觉传感器的坐标系与机器人末端执行器坐标系、或机器人基坐标系建立对应关系。

标定的精度对于机器人的运动轨迹和定位精度有着非常重要的影响。

因此，为保证机器人视觉传感器的测量精度，需要通过标定校正来控制误差。

标定误差包括固有误差和随机误差。

1、固有误差固有误差是由于机器人系统自身结构和设计带来的固有误差。

因为所有影响机器人测量精度的因素相互作用，导致误差会增加，机器人系统特别容易受固有误差影响。

固有误差包括摆线误差、倾斜误差和回复误差等。

2、随机误差随机误差是由于外界因素的随机干扰的随机误差。

随机误差包括传感器的分辨率、环境条件、光线和传输信号等。

为解决固有误差和随机误差，机器人视觉传感器的标定就显得尤为重要。

二、机器人视觉传感器的校正机器人视觉传感器的校正是指根据已知目标特征和传感器测量结果，对机器人视觉传感器的内部参数进行修正，进而提高机器人系统的测量准确性。

机器人视觉传感器的校正即是基于之前标定得到的标定参数建立的。

校正常采用以下两种方法：1、基于特征的校正该方法使用物体表面的特征点进行标定，提高标定效果，同时使用标记点进行标定使标定能够更好的完成。

此时，机器人视觉传感器和标记点的正确匹配是非常重要的，因此可以在标记点的位置加上红绿青的或其他颜色来使标定工作更加轻松。

2、基于拍摄图像的校正基于拍摄图像的校正是一种简单高效的校整方法。

该方法基于物体表面的部分图像，根据拍摄的图像中相邻两幅图像的坐标系建立起目标物体的三维坐标系，再通过射线追踪算法和相机位置计算器确定机器人视觉传感器的参数误差同时校正。