halcon-机器人手眼标定蜂窝标定板

### Halcon 中使用蜂窝标定板进行机器人手眼标定

在Halton软件环境中，利用蜂窝状标定板执行手眼标定的过程涉及多个步骤。首先需理解手眼标定不仅限于九点或十五点标定；这些仅是特定情况下的实施方案[^1]。

对于蜂窝标定板的应用，在读取图像阶段，`read_image()`函数用于加载含有蜂窝图案的图片作为参考帧，这一步骤类似于如下代码片段所示：

read_image (ImageRef, 'path_to_honeycomb_pattern')

接着，为了识别并提取蜂窝结构中的特征点，可采用`find_calib_object()`配合专门针对蜂窝布局设计的模板文件来精确定位各个节点的位置。此过程有助于构建起从像素坐标至物理坐标的初步映射关系。

当涉及到实际的手眼标定时，则要解决的核心问题是确立视觉系统所获取的目标位置与其对应于机械臂末端效应器之间相对位姿的关系。即求解AX=B方程中的变换矩阵X，其中A表示由摄像机捕捉到的一系列目标点集对应的像素坐标，而B则是同一时刻下机器人的关节角度或是笛卡尔空间内的绝对坐标值[^2]。

考虑到三维环境内复杂多变的任务需求，除了简单的平移外还需顾及旋转等因素的影响。因此，在计算过程中往往引入更复杂的模型如六自由度描述法，并借助诸如奇异值分解(SVD)、最小二乘估计(Least Squares Estimation)等数值优化手段提高精度。

最后值得一提的是，虽然理论上三点即可完成一次有效的坐标系转换，但在实践应用中出于提升鲁棒性和准确性考量，通常会选择更多样本点来进行迭代训练直至满足工程允许范围内的误差阈值为止。