Kinect 相机与机器人手眼标定技术研究

"本文主要介绍了一次视觉系统的标定实验，特别是针对Kinect相机的标定以及手眼系统的标定。实验中采用了Eye-to-hand的相机安装方式，即把Kinect相机置于机械臂外部的固定位置，标定板则安装在机械臂末端。实验使用MATLAB2017a的标定工具箱，以6*8的小格子棋盘格（每个格子25mm×25mm）作为靶标，通过机械臂的不同姿态获取13幅棋盘格图像进行标定。此外，还提到了一篇基于3D目标识别的工业机器人无序分拣技术研究的硕士学位论文，探讨了如何利用3D视觉技术实现工业机器人的智能分拣。" 在视觉系统中，标定是至关重要的一步，它能确保相机捕获的图像能够准确地转换成真实世界的空间坐标。在本实验中，标定的目标是获得相机的内外参数，内参数包括像元尺寸、焦距、畸变系数等，而外参数则是相机相对于机器人坐标系的位置和姿态。Kinect相机标定采用了标准的棋盘格图案，这种图案有助于计算相机的几何特性。在Windows7系统下，MATLAB2017a的标定工具箱提供了便利的算法来处理这些图像，从而得到相机的标定参数。 在手眼标定过程中，目标是确定相机相对于机器人基座的精确位置和姿态，这对于机器人抓取和操作物体至关重要。在这种Eye-to-hand配置中，标定板放置在机械臂末端，通过改变机械臂的姿态，拍摄到不同角度和位置的棋盘格图像。这些图像随后用于计算相机的外参，使得机器人能够根据相机图像准确地定位和抓取目标物体。 提到的硕士学位论文聚焦于基于3D目标识别的工业机器人无序分拣技术，这一研究领域在现代自动化生产线中具有广泛的应用。3D视觉技术能够帮助机器人在复杂的环境中识别和区分不同的物体，实现无序物品的自动分拣。论文可能涵盖了3D传感器的使用、物体识别算法、机器人路径规划以及抓取策略等方面的内容，以提高分拣效率和准确性。 这个实验和研究展示了3D视觉在机器人系统中的关键作用，特别是在自动化制造和分拣任务中。通过精确的相机标定和3D目标识别，可以实现更智能、更自主的机器人操作，进一步提升工业生产的自动化水平。