论文部分内容阅读
摘要：随着自动化技术的发展，机器人技术正得到越来越广泛的应用，为了使机器人具有更高的智能，完成更复杂的工作，因此基于机器视觉的定位抓取技术已经成为智能机器人领域的重要技术之一，而实现机器视觉进行定位抓取技术的关键在于标定，九点标定法作为机器人定位抓取的重要方法，简单实用，因此可以得到更为广泛的应用。本文将论述关于九点标定法在机器人定位和抓取方面应用的原理和关键步骤，本文的研究可以为广大机器视觉和机器人技术研究者提供参考和借鉴。
关键词：机器视觉；机器人；定位抓取
随着工业4.0技术的不断发展，机器人因为具有高效灵活和精准稳定的特点，在工业中应用越来越广泛。然而目前机器人主流应用仍然是重复性高的简单工作，不能实现实时与外界进行交互，以实现更复杂的应用，因此基于机器视觉进行机器人的引导已经成为机器人技术的重要发展方向。简单来说，机器视觉就是用机器来代替人眼进行测量和判断。给机器人装上机器视觉系统，就相当于给机器人装上眼睛，可以使机器人更趋于智能化，使机器人系统具有更高的柔性，能够完成更为复杂的任务，因此基于机器视觉实现机器人定位抓取将是未来机器人应用的方式之一。而其中的关键技术就是标定，本文将论述九点标定法在机器人的定位和抓取的原理和步骤。
1手眼系统
在机器人视觉系统中，首先将视觉系统采集的图像信息作为输入并进行图像信息的分析处理，将图像的像素坐标转换为机器人的坐标，然后将有用的坐标信息传递给机器人，最后让机器人根据这些坐标进行动作，从而实现外界信息和机器人之间的交互，这样的交互可以大大提升机器人的智能，大大扩充机器人的应用范围。因此在机器人视觉系统中最关键的就是要进行机器人（手）和机器视觉（眼）的标定，简要言之，手眼标定的的目的就是获取机器人坐标系和相机坐标系的关系，最后将视觉识别的结果转移到机器人坐标系下，从而实现视觉对机器人的引导。在实际应用中，手眼标定可分为两种形式，根据相机固定的地方不同，如果相机和机器人末端固定在一起，就称之为“眼在手上”（eye in hand），如果相机固定在机器人外面的底座上，则称之为“眼在手外"（eye to hand）。本文将以“眼在手上”（eye in hand）为例。
2 手眼标定模型
在手眼标定模型中，相机是像素坐标，而机械手是空间坐标系，所以手眼标定目的就是要获得像素坐标系和机械手坐标系的坐标转化关系。机器人在实际工作中，先通过相机获得工件在图像中的像素位置后，通过标定好的坐标转换矩阵将相机的像素坐标变换到机械手的空间坐标系中，然后通过机械手坐标系计算出机器人的各个电机转动位移，最终控制机械手到达目标位置。。
手眼标定模型模型如图3所示，其中共有四个坐标系，分别是基础坐标系base、机械手坐标系tool、相机坐标系cam、以及标定物坐标系cal。所示：其中baseHcal表示基础坐标系到标定物坐标系的转化关系，包括旋转矩阵和平移向量。camHtool表示相機坐标系到机械手坐标系的转化关系。这两个转化关系在机械手移动过程中是不变的。camHcal可以通过相机标定求出，baseHtool可以通过机器人系统计算得出。
4结论
本文论述了9点标定系统在机器人定位抓取中的应用，通过建立了手眼标定模型，阐释了机器人视觉中各个坐标系之间的关系，并对9点标定的原理、实质和步骤进行了论述。
参考文献
[1]谢邦晋.基于机器视觉的工业机器人定位抓取技术[J].内燃机与配件，2018（21）：216-218.
[2]李伯平.工业机器人视觉定位技术与应用探讨[J].现代信息科技，2018，2（11）：161-162+165.
[3]王奇志，王东生，徐德.利用三角形及其九点圆的摄像机标定[J].数学的实践与认识，2012，42（11）：91-98.
（作者单位：广东理工学院 广东省机器视觉与智能检测工程技术中心）
关键词：机器视觉；机器人；定位抓取
随着工业4.0技术的不断发展，机器人因为具有高效灵活和精准稳定的特点，在工业中应用越来越广泛。然而目前机器人主流应用仍然是重复性高的简单工作，不能实现实时与外界进行交互，以实现更复杂的应用，因此基于机器视觉进行机器人的引导已经成为机器人技术的重要发展方向。简单来说，机器视觉就是用机器来代替人眼进行测量和判断。给机器人装上机器视觉系统，就相当于给机器人装上眼睛，可以使机器人更趋于智能化，使机器人系统具有更高的柔性，能够完成更为复杂的任务，因此基于机器视觉实现机器人定位抓取将是未来机器人应用的方式之一。而其中的关键技术就是标定，本文将论述九点标定法在机器人的定位和抓取的原理和步骤。
1手眼系统
在机器人视觉系统中，首先将视觉系统采集的图像信息作为输入并进行图像信息的分析处理，将图像的像素坐标转换为机器人的坐标，然后将有用的坐标信息传递给机器人，最后让机器人根据这些坐标进行动作，从而实现外界信息和机器人之间的交互，这样的交互可以大大提升机器人的智能，大大扩充机器人的应用范围。因此在机器人视觉系统中最关键的就是要进行机器人（手）和机器视觉（眼）的标定，简要言之，手眼标定的的目的就是获取机器人坐标系和相机坐标系的关系，最后将视觉识别的结果转移到机器人坐标系下，从而实现视觉对机器人的引导。在实际应用中，手眼标定可分为两种形式，根据相机固定的地方不同，如果相机和机器人末端固定在一起，就称之为“眼在手上”（eye in hand），如果相机固定在机器人外面的底座上，则称之为“眼在手外"（eye to hand）。本文将以“眼在手上”（eye in hand）为例。
2 手眼标定模型
在手眼标定模型中，相机是像素坐标，而机械手是空间坐标系，所以手眼标定目的就是要获得像素坐标系和机械手坐标系的坐标转化关系。机器人在实际工作中，先通过相机获得工件在图像中的像素位置后，通过标定好的坐标转换矩阵将相机的像素坐标变换到机械手的空间坐标系中，然后通过机械手坐标系计算出机器人的各个电机转动位移，最终控制机械手到达目标位置。。
手眼标定模型模型如图3所示，其中共有四个坐标系，分别是基础坐标系base、机械手坐标系tool、相机坐标系cam、以及标定物坐标系cal。所示：其中baseHcal表示基础坐标系到标定物坐标系的转化关系，包括旋转矩阵和平移向量。camHtool表示相機坐标系到机械手坐标系的转化关系。这两个转化关系在机械手移动过程中是不变的。camHcal可以通过相机标定求出，baseHtool可以通过机器人系统计算得出。
4结论
本文论述了9点标定系统在机器人定位抓取中的应用，通过建立了手眼标定模型，阐释了机器人视觉中各个坐标系之间的关系，并对9点标定的原理、实质和步骤进行了论述。
参考文献
[1]谢邦晋.基于机器视觉的工业机器人定位抓取技术[J].内燃机与配件，2018（21）：216-218.
[2]李伯平.工业机器人视觉定位技术与应用探讨[J].现代信息科技，2018，2（11）：161-162+165.
[3]王奇志，王东生，徐德.利用三角形及其九点圆的摄像机标定[J].数学的实践与认识，2012，42（11）：91-98.
（作者单位：广东理工学院 广东省机器视觉与智能检测工程技术中心）