视觉引导机器人抓取位置校准：标定方法与补偿策略

本资源是一份关于"Robot-Cognex Vision-Calib-Templejob-201703_ME.pptx"的讲解文档，主要探讨了如何在机器视觉指导下，通过视觉引导技术对机器人进行物体抓取位置的精确控制，特别是在Cognex VisionPro软件环境下实现物体定位和纠偏的标定方法。主要内容包括以下几个关键知识点： 1. 视觉引导机器人定位： - 该文档详细介绍了视觉系统在机器人中的应用，其核心是通过摄像头捕获目标物体的图像，然后通过图像处理算法确定物体的位置和姿态，以便于机器人执行精准抓取或放置。 2. 标定方法： - 首先，利用标记点（如五角星）作为参考，这些标记点在标准位置时被准确地识别。当工件发生平移或旋转时，需要计算实际的偏移和旋转量。 - 旋转中心标定方法强调了以摄像头的视野中心（CCDFOV）为基准，计算出工件相对于旋转中心的偏移，通过二次补偿来调整机器人的动作。 3. 点坐标旋转计算： - 文档提供了一个关键公式，用于计算一个点绕另一个点旋转特定角度后的坐标，这对于计算机器人动作补偿至关重要。 4. 偏移和旋转量的计算： - 当工件移动时，会记录Mark点的实际偏移量MDx和MDy，以及可能的旋转量MDr。这些数据会被转换为补偿值(Rdx, Rdy)发送给机器人，确保机器人能够精确地调整其抓取位置。 5. 实操步骤： - 在检测到工件位置变化后，首先进行拍照并对比标准位置，计算出Mark点的偏移。如果只有平移，可以直接使用偏移量补偿；若同时有平移和旋转，需进一步计算旋转补偿值（CDx, CDy, CDr）。 6. 验证和测试： - 文档提供了测试建议，例如让机器人在补偿后保持Z轴不变再次拍照，以确认补偿是否有效。这有助于确保视觉引导系统的准确性。 这份资料深入浅出地解释了如何在机器视觉系统与工业机器人协同工作时，通过标定和补偿算法实现高精度的物体定位和抓取，对工业自动化领域的工程师具有很高的实用价值。