Eye-to-hand 机器人视觉系统标定原理与应用

"基于3D目标识别的工业机器人无序分拣技术研究" 本文主要探讨了机器人与相机标定在3D视觉和机器人抓取领域的应用。相机标定是获取相机内部参数和相机与物体间相对位置关系的过程。在机器人视觉系统中，特别是手眼标定，是指确定相机坐标系与机器人坐标系之间的关系。这一过程对于机器人准确抓取和操作物体至关重要。 3.2.1 机器人视觉系统分类主要分为两种类型：眼在手上（Eye-in-hand）和眼在手外（Eye-to-hand）。Eye-in-hand系统中，相机安装在机械臂末端，随着机械臂运动，能提供更接近目标的视角，但视野会随机械臂变化，可能导致目标丢失。Eye-to-hand系统则将相机固定在外部，机械臂独立运动，便于持续观察目标，但可能因机械臂自身遮挡目标。本文选择Eye-to-hand系统，因其标定相对简单。 3.2.2 机器人与相机的标定原理涉及对外参数的求解，即确定相机相对于机器人坐标系的位置和方向。这通常通过让机器人在不同姿态下携带靶标运动，同时记录其位姿信息，通过矩阵变换计算出相机的外参。在这个过程中，靶标固定在机器人末端，而相机保持静止。 该研究背景是工业机器人无序分拣技术，3D目标识别用于识别和定位分拣对象，机器人利用标定后的视觉信息进行精确抓取。随着工业机器人在装配制造环节的广泛应用，自动化水平提升，机器人主导的生产模式逐渐替代人力，无序分拣技术的研究愈发重要。文章中还提到了学位论文的相关信息，包括学位论文使用授权和独创性声明，表明了研究的学术性和原创性。