[发明专利]用于二维平面的眼在手上机械手手眼标定方法及系统

说明书

本发明涉及用于二维平面的眼在手上机械手手眼标定方法及系统，属于视觉指导下的机械手运动技术领域，本发明的方法采用二维标定板进行相机标定与手眼标定，获得相机采集图像的像素坐标与机械手运动坐标之间的转换关系；相机采集工作现场图像，通过图像处理确定目标点像素坐标，根据转换关系将像素坐标转换为机械手运动坐标，将运动坐标通过TCP通信传送给控制柜，机械手接收坐标并运动至目标点。本发明的系统可以控制机械手运动并接受机械手当前坐标；控制柜与计算机以TCP协议通过以太网进行通信，传送机械手运动目标坐标并接受机械手当前坐标。本发明通过相机标定、手眼标定、目标点识别与定位、坐标变换，实现了视觉指导下的机械手运动。

技术领域

本发明涉及用于二维平面的眼在手上机械手手眼标定方法及系统，属于视觉指导下的机械手运动技术领域。

背景技术

在机械手参与的生产过程中，不仅包括外界环境及工作参数已知的生产环境，还会遇到未知的外界环境和工作参数无法预先设定的工况，也有些生产环境不适合人工作业或者人类的视觉无法满足其精度要求。机器视觉作为替代人类视觉与生产工作环境进行信息交互的技术，成为机械手领域的重要研究方向，六自由度机器视觉焊接机器人(Huang W,Xu H. Development of six-DOF welding robot with machine vision[J]. ModernPhys. Lett. B, 2018,(34-36): 1840079)，被广泛应用于现代工业生产中。机械手手眼标定技术作为机械手视觉技术的关键问题，一直都是机器视觉领域中的热点问题(李巍，吕乃光，董明利，娄小平. 凸松弛全局优化机械手手眼标定[J].计算机应用,2017,(5):1451-1455)。

Tsai和Lenz(Tsai R Y, Lenz R K. A new technique for fully autonomousand efficient 3D robotics hand/eye calibration[J]. Robotics and Automation,IEEE Transactions on, 1989, (3): 345-358)在1989年首次提出了eye-on-hand手眼标定问题，首先标定旋转角度，然后根据旋转角度计算平移量，最终得出相对于机械手末端的相机三维位置和旋转角度，旋转精度十倍于当时现有的技术，线性精度与当时最先进的技术相同。基于Tsai和Lenz的研究，Daniilidis等(Daniilidis K. Hand-eye calibrationusing dual quaternions[J]. International Journal of Robotics Research, 1999,(3): 286-298)提出采用对偶四元数的方法同时求得旋转和平移标定的方法，避免旋转误差对平移标定的影响。

近年来，随着对优化算法的研究，许多新的、高精度的标定方法和标定算法被学者提出。Jan Heller等（J H, M H, T P. Globally Optimal Hand-Eye Calibration UsingBranch-and-Bound(Article)[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis andMachine Intelligence,2016,(5): 1027-1033）在2016年提出了基于分支定界的全局优化手眼标定算法，使用分支定界方法来最小化基于极线约束的目标函数，采用线性规划来决定算法的边界步骤，该算法能够同时恢复未知的旋转和平移，并且保证解决方案相对于L1范数是全局最优的，在校准装置缺乏精度或由于校准空间要求而不实用的情况下具有可行性。