机器人视觉手眼标定方法详解与案例分析

本文档主要介绍了机器与视觉手眼标定在2D/3D视觉系统中的应用，特别是在机器人引导下的工件定位和操作中的重要性。作者李伟详细阐述了两种常见的标定方法：工件坐标系法和旋转中心法。 工件坐标系法是通过建立机器人工具坐标系和工件坐标系，通过9点标定法确定相机坐标系与工件坐标系之间的转换关系，确保机器人能够精确计算来料产品的新姿态及其相对于基准位置的偏移量和旋转角度。这个过程涉及机器人的初始姿态校准，通常需要通过机器人25点校准确保其坐标空间的准确性。 旋转中心法则是首先进行相机内参标定，确定旋转中心的位置，然后基于这个中心计算新产品的姿态。在视觉引导吸取胶带和贴合Panel的案例中，使用了六轴机器人配合吸盘和双相机系统。由于拍摄面的对齐性，只需通过X、Y坐标和角度识别来实现精确贴合，要求贴合误差小于0.1mm。 在实际操作中，有几点需要注意：首先，确保机器人的原点和位置准确，通过校准手段提升精度；其次，可以利用外部坐标系辅助定位，减少对机器人自身坐标系的依赖，以降低轨迹位置误差；移动速度和加速度的控制也会影响定位精度；同时，要考虑机器人的负载能力，选择合适的负载比例，并配置好负载位置补偿参数。对于多相机的“眼在手上”相对位置法，通过探针建立工具坐标系，标定相机与工具之间的关系，计算旋转中心，确保胶带吸附和贴合的精确性。 整个文档提供了实用的步骤和案例分析，对从事机器人视觉引导和定位的工程师来说，是一份宝贵的参考资料。