机器人视觉引导技术在装配应用中的总结

"该资源为一个关于视觉引导类应用的PPT总结，主要涉及机器人在视觉引导下的工作原理和方法，包括单相机引导和多相机引导装配，以及不同情况下的坐标系设定和标定技术。" 在视觉引导类应用中，机器人通过相机获取图像来定位和引导其操作。首先，介绍的是单相机引导方法。StdxStdy的方法适用于取料前调整机器人的姿态，相机可以固定安装或与机器人一同移动，通常是在拍照后进行取料。而旋转中心法则适用于相机固定安装的情况，机器人在取料后再进行拍照，特别需要注意当放料位置有角度或旋转中心远离相机视野中心时的处理。 工件坐标系法是一种常见的定位方法，它基于工件的特征来建立坐标系，使机器人能准确地抓取和放置工件。这种方法适用于多种工况，特别是需要精确对位的场合。 在多相机多工位引导装配中，每个相机负责拍摄单个物料，机器人或自建的运动机构依据相机提供的信息进行取料和装配。双相机或多相机引导对位贴合则利用多个相机同时捕捉物料，通常配合运动控制平台实现更精确的定位引导。这种情况下，相机可以固定安装，或者安装在机器人上，根据拍照和姿态调整策略来实现对位。 对于标定过程，单只相机引导机器人时，非线性标定是必要的，除非相机的视场角小于20mm，或者系统对精度要求低于几个毫米。标定的目的是建立相机2D坐标与机器人2D或Home2D坐标之间的关系，通常包括实物标定和尖锥扎点两种方法。实物标定通常比尖锥扎点提供更高的精度，需要至少4个点进行标定，并且要在拍照高度进行。实物标定可以通过机器人在相机视野内取放产品9次来实现，而相机固定安装时可以从上往下拍或从下往上拍，或让机器人带着相机移动。 尖锥对位标定虽然精度较低，但需要额外的尖锥工具，并可能导致标定误差超过0.03mm，因此应尽量避免。在相机固定安装且从上往下拍的情况下，如果机器人无法移动产品进行多次拍照，或者无法安装额外的目标物，尖锥对位可能是唯一的选择。 这个PPT总结深入探讨了视觉引导类应用的关键技术和实践策略，包括相机与机器人的协作、坐标系的建立以及标定技术的实施，对于理解和应用机器人视觉引导技术具有重要的参考价值。