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计算机视觉研究院专栏
作者：Edison_G
随着工业的发展，在生产中对自动化的要求越来越高，视觉技术已被广泛引入工业(工业机械臂)机器人行业，具备视觉的工业(工业机械臂)机器人能更快、更准、更灵活地完成定位抓取、对位组装等。
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概括
基于图像分析的视觉技术在(工业机械臂)机器人引导相关应用中的主要作用是精确获取对象物（待抓取物体）和目标物（待组装物体）的坐标位置和角度，并将图像坐标转换为(工业机械臂)机器人能识别的(工业机械臂)机器人坐标，指导(工业机械臂)机器人进行纠偏和组装。因此，手眼标定和定位引导是机器视觉在(工业机械臂)机器人引导中应用的的核心。
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手眼标定原理
原理：所谓手眼标定，即将手（机械手）和眼（摄像机）的坐标系统一起来，解决相机与机械手之间的坐标转换关系，让机械手能精确抓取到摄像机定位的目标。
从一个坐标系XOY到另一个坐标系X’O’Y’，可以看做是XOY经过平移、旋转、缩放等效到另一个坐标系X’O’Y’。
手眼标定流程
求解标定的转换公式只需要三组以上两个坐标系的对应点，所以在视觉应用中一般采用N点标定算法来实现手眼标定。
VM算法平台标定流程
VM算法平台中具备丰富的定位工具和包含N点标定在内多种标定工具，可以便捷地实现手眼标定。
接收到(工业机械臂)机器人的定位触发信号后
手眼标定流程图
标定过程
VM算法平台会将标定路径以及标定精度显示在界面端，便于用户排查调试流程，实现标定过程可视化。
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定位引导
在机器视觉与(工业机械臂)机器人相结合的应用中，(工业机械臂)机器人引导定位最为普遍。此类场景下，大致可分为单相机抓取定位引导、单相机纠偏引导、上下相机贴合定位引导。
单相机抓取定位引导
左：相机运动；右：相机静止正装
上图即为单相机定位引导的场景，相机即可安装于(工业机械臂)机器人上，也可固定于机台上。通过相机拍摄传送的来料，对其进行定位以便(工业机械臂)机器人根据定位信息抓取来料，如此可降低对工位间传送机构的准确性要求，确保抓取位置的一致性。
基于VM算法平台实现单相机抓取定位引导流程如下图所示：
接收到(工业机械臂)机器人的定位触发信号后，基于VM算法平台实现单相机纠偏引导流程如下所示：
单相机纠偏定位引导
基于VM算法平台实现单相机纠偏引导流程如下所示，
注：流程中各工具的使用介绍同上。
而此处用【单点对位】而非【变量计算】是因为该模块考虑了(工业机械臂)机器人末端有延展轴，使得操纵点不是法兰中心导致的不共轴。
上下相机对位引导
应用场景：该系统可广泛应用于3C产品屏幕及电路板的生产组装等相关场景，如将膜与玻璃对齐贴合或将玻璃和偏光片对齐贴合等。
基于VM算法平台的上下相机对位引导方案如下所示：
全局流程
上相机流程
下相机流程
注：流程中各工具的使用介绍同上。
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