三菱工业机器人视觉定位的实现
AGV移动机器人的五种定位技术介绍
AGV移动机器人的五种定位技术介绍AGV（Automated Guided Vehicle）移动机器人是一种自动导引车辆，能够在工业和物流领域进行物品运输和搬运任务。
为了准确定位AGV移动机器人的位置，可以采用多种定位技术。
下面将介绍五种常见的AGV定位技术。
1.激光定位技术：激光定位技术是一种通过激光扫描仪实现的定位方法。
它通过扫描周围环境并计算与物体的距离和角度来确定机器人的位置。
这种定位技术具有高精度和高可靠性的特点，适用于需要精确定位的场景，如仓库等。
2.视觉定位技术：视觉定位技术是一种使用摄像头和图像处理算法来确定机器人位置的方法。
它通过识别和匹配环境中的特征点或标志物来进行定位。
视觉定位技术具有较高的灵活性和适应性，可以适应不同环境和场景的变化。
3.超声波定位技术：超声波定位技术是一种使用超声波传感器来测量距离和方向的方法。
机器人通过发送超声波信号，并根据接收到的反射信号计算与物体的距离和方向，进而确定自身位置。
这种定位技术需要在环境中设置超声波信号源，适用于开放空间和室内场景。
4.地磁定位技术：地磁定位技术是一种通过检测地球磁场强度和方向来进行定位的方法。
机器人搭载磁力计和罗盘传感器，通过测量环境中的地磁场来确定自身位置。
地磁定位技术具有较高的稳定性和精度，适用于室内和地下场景。
5.惯性导航定位技术：惯性导航定位技术是一种使用加速度计和陀螺仪等惯性传感器来确定机器人位置的方法。
它通过测量机器人的加速度和角速度来计算和集成运动路径，并推算出位置。
惯性导航定位技术具有较高的实时性和灵活性，适用于复杂环境和短距离运动。
这些AGV定位技术各有优劣，可以根据不同的应用场景和需求选择合适的技术。
在实际应用中，也可以将多种定位技术进行组合和协同，以提高定位的精度和鲁棒性。
随着技术的不断进步，AGV定位技术将会越来越成熟和普及。
《基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取研究》
《基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取研究》一、引言随着人工智能、机器视觉和自动化技术的快速发展，工业生产中的机器人技术日益成为研究的热点。
其中，基于视觉引导的机器人定位与抓取技术对于提高生产效率、降低成本以及优化生产线具有至关重要的作用。
本篇论文主要对基于视觉引导的ABB 机器人定位与抓取技术进行研究，以期为相关领域提供参考。
二、研究背景及意义近年来，工业自动化已成为提高生产效率的重要手段。
在此背景下，基于视觉引导的机器人技术逐渐崭露头角。
视觉系统通过捕获目标物体的图像信息，为机器人提供定位和抓取的依据。
其中，ABB机器人凭借其高性能、高精度以及强大的运动控制能力，在工业生产中得到了广泛应用。
因此，研究基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术具有重要的现实意义。
三、相关技术概述3.1 视觉系统视觉系统是机器人实现定位与抓取的关键。
通过图像采集设备（如摄像头）获取目标物体的图像信息，经过图像处理与分析，提取出目标物体的特征信息，为机器人提供定位与抓取的依据。
3.2 ABB机器人ABB机器人具有高性能、高精度以及强大的运动控制能力。
其高灵活性、高速度和高精度的特点使其在各种工业生产场景中表现出色。
通过与视觉系统的结合，ABB机器人能够实现更高效的定位与抓取。
四、基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术研究4.1 定位技术研究在视觉引导下，ABB机器人通过图像处理与分析技术实现目标物体的定位。
首先，通过图像采集设备获取目标物体的图像信息；其次，利用图像处理与分析技术提取出目标物体的特征信息；最后，通过算法计算目标物体的位置信息，实现机器人的精确定位。
4.2 抓取技术研究基于定位技术，ABB机器人可实现目标物体的精确抓取。
在抓取过程中，需要考虑多种因素，如目标物体的形状、大小、重量以及抓取点的选择等。
通过合理的机械结构设计、抓取策略制定以及控制算法优化，实现机器人的高效抓取。
五、实验与分析为了验证基于视觉引导的ABB机器人定位与抓取技术的有效性，我们进行了相关实验。
机器人视觉技术在工业自动化中的应用案例分析
机器人视觉技术在工业自动化中的应用案例分析随着科技的不断发展，机器人视觉技术在工业自动化中的应用也越来越广泛。
通过机器视觉技术，机器人能够实现对周围环境的感知和理解，从而更加智能地执行任务。
本文将通过分析几个实际案例，探讨机器人视觉技术在工业自动化中的应用以及带来的效益。
案例一：品质检测在许多生产线上，机器人被广泛用于产品的品质检测。
传统的品质检测通常需要大量的人力，并且容易受到人为因素的影响，导致误判和漏检。
而采用机器人视觉技术进行品质检测能够有效地降低成本并提高检测的准确性。
一个典型的应用案例是在电子制造业中的电路板检测。
通过机器视觉系统，机器人可以快速高效地检测电路板上的元器件位置、焊接点连接情况以及缺陷等信息。
这种自动化的检测过程不仅大大降低了人力成本，还能够提高检测的准确性和稳定性。
案例二：物料识别和定位在物流仓储行业中，机器人视觉技术也被广泛运用于物料的识别和定位。
以货物分拣为例，传统的分拣过程需要大量人力，并且速度较慢，容易出现错误。
而采用机器人视觉技术可以实现对货物的自动识别和定位，从而实现快速高效的分拣。
通过机器视觉系统，机器人能够识别货物上的条形码、二维码等信息，并根据预设的分拣规则将其送到指定的位置。
这种自动化的物料识别和定位技术能够大大提高分拣的速度和准确性，减少人力成本，并且能够适应不同尺寸和形状的货物。
案例三：装配和组装在制造业中，机器人视觉技术也被广泛应用于装配和组装过程中。
传统的装配和组装需要人工参与，费时费力且容易出错。
而采用机器人视觉技术可以实现对零部件的自动识别和定位，从而实现快速高效的装配和组装。
通过机器视觉系统，机器人能够准确识别零部件的位置和方向，并将其精准地装配到指定的位置上。
这种自动化的装配和组装过程不仅提高了生产效率，还大大降低了错误率和人力成本。
综上所述，机器人视觉技术在工业自动化中的应用具有巨大的潜力和市场需求。
通过机器视觉系统，机器人能够实现对环境的感知和理解，从而实现更加智能化的工业自动化。
KUKA机器人定位抓取视觉设置说明
KUKA定位抓取视觉设置说明KUKA定位抓取视觉设置说明1、简介本文档旨在提供关于KUKA定位抓取视觉设置的详细说明，以帮助用户正确使用该系统。
2、系统要求在开始使用KUKA定位抓取视觉系统之前，请确保符合以下系统要求：- KUKA控制系统：版本 X：X：X- KUKA操作系统：版本 X：X：X- 视觉传感器：型号 X- 视觉软件：版本 X：X：X- 计算机硬件要求：3、安装和配置3.1 安装在安装时，请确保遵循以下步骤：1、将正确放置在工作区域内，确保没有任何障碍物。
2、连接控制系统和电源。
3、根据安装指南正确设置参数。
4、安装所需的末端执行器，并连接到手臂。
3.2 视觉传感器安装正确的视觉传感器安装对系统准确性非常重要。
请按照以下步骤进行安装：1、确定安装位置，并确保其与被抓取对象的工作区域重叠。
2、使用适当的螺丝固定传感器，以确保传感器稳定固定在位置。
3.3 软件安装和配置在使用KUKA定位抓取视觉系统之前，请确保正确安装和配置相关软件：1、并安装视觉软件，并按照安装向导进行配置。
2、连接计算机与控制系统，并确保正常通信。
3、在控制系统上设置视觉软件的参数，并确保与视觉传感器的通信正常。
4、视觉系统操作在使用KUKA定位抓取视觉系统进行操作之前，请参考以下步骤：4.1 设置抓取任务1、使用视觉软件创建一个新的抓取任务。
2、定义抓取目标：选择图像中要抓取的对象，并标记其位置和姿态。
4.2 系统校准在进行系统校准之前，请按照以下步骤操作：1、将参考对象放置在工作区域内，并拍摄其图像。
2、在视觉软件中使用参考图像进行校准，并调整系统参数以实现准确的定位。
4.3 运行抓取任务完成设置和校准后，可开始执行抓取任务：1、使用控制器启动抓取任务。
2、将根据预定的姿态和位置信息进行抓取。
3、检查抓取是否成功。
5、附件本文档附带以下附件：- KUKA控制系统安装指南- 视觉传感器安装手册- 视觉软件用户指南6、法律名词及注释在本文档中，涉及的法律名词及其注释如下：- ：是法律中定义的概念。
工业机器人的常用控制方法
工业机器人的常用控制方法1.点位控制（P点控制）：点位控制是指工业机器人按照特定的坐标点来实现移动和定位。
通过设定机器人末端执行器的坐标位置，控制机器人按照预定的路径和速度进行运动，从而完成特定的工作任务。
这种方法适用于需要定点装配、螺栓拧紧等操作。
2.路径控制（P-L控制）：路径控制是指控制机器人按照预定的路径进行运动。
通过设定机器人末端执行器沿着规定的轨迹进行运动，控制机器人的速度、加速度和方向，从而实现复杂的操作任务，如焊接、喷涂等。
3.力/力矩控制（F/T控制）：力/力矩控制是指通过工业机器人末端执行器上的力/力矩传感器测量和控制机器人对物体的力和力矩。
通过测量末端执行器施加的力和力矩，并根据设定的控制策略，控制机器人的力和位置，以适应不同工件的要求。
这种方法适用于需要完成精密装配、操作敏感物体等任务。
4.视觉导引控制：视觉导引控制是指通过摄像机等视觉传感器获取工作环境的信息，并将这些信息输入到控制系统中。
通过图像处理和模式匹配等算法，控制机器人末端执行器的运动和操作，从而实现精确的视觉引导和检测。
这种方法适用于需要进行精确定位、识别和检测的任务，如物体搬运、自动装配等。
5.轨迹规划和插补控制：轨迹规划和插补控制是指通过规划机器人末端执行器的运动轨迹和插补点，实现工业机器人的运动和操作。
通过控制机器人的速度、加速度和运动方向，确保机器人的运动平滑和准确。
这种方法适用于需要复杂路径和运动规划的操作，如铣削、抛光等。
6.无线遥控：无线遥控是指通过无线通信技术，将操作指令传输到工业机器人控制系统，实现对机器人的遥控和操作。
操作人员可以通过操纵杆、手柄等设备，远程操控机器人进行各种操作。
这种方法适用于需要在远离机器人的位置进行操作的场合，如危险环境、高温环境等。
除了以上常用的控制方法外，工业机器人还可以通过其他技术和方法进行控制，如自适应控制、学习控制、力控制等。
这些控制方法的选择取决于具体的应用需求和操作要求，能够提高机器人的操作效率、准确性和安全性，实现自动化生产的目标。
工业机器人建立工具坐标系的方法
工业机器人建立工具坐标系的方法概述工业机器人是自动化生产中的重要设备，其功能十分强大。
在进行静态或动态任务时，往往需要对工具进行定位和控制。
建立工具坐标系是实现这一目标的关键步骤。
本文将详细介绍工业机器人建立工具坐标系的方法，以及在实际应用中的注意事项。
什么是工具坐标系工具坐标系是工业机器人中用于描述工具相对于机器人末端执行器或末端执行器相对于机器人手腕的位置和姿态的坐标系统。
它在机器人执行复杂任务时发挥着至关重要的作用。
工具坐标系的建立方法工具坐标系的建立方法有多种，下面将介绍几种常用的方法。
1. 手动示教法手动示教法是最简单直接的建立工具坐标系的方法之一。
具体步骤如下： 1. 将工具固定在机器人末端执行器上。
2. 通过操纵机器人手柄将工具移动到所需位置和姿态。
3. 在机器人控制系统中记录工具的位置和姿态。
4. 完成示教后，系统将自动计算出工具坐标系。
2. 三点触摸法三点触摸法是一种使用特定工具和工件进行触摸的方法。
具体步骤如下： 1. 将特定的触摸工具安装在机器人末端执行器上。
2. 通过机器人控制系统移动机器人，使触摸工具触碰到工件上的三个点。
3. 在机器人控制系统中记录触摸点的位置和姿态。
4. 完成三点触摸后，系统将自动计算出工具坐标系。
3. 摄像机视觉法摄像机视觉法是一种使用摄像机和图像处理算法的方法。
具体步骤如下： 1. 在机器人末端执行器上安装摄像机设备。
2. 预先设置好摄像机的视野范围和参数。
3. 将工具移动到摄像机视野范围内。
4. 利用图像处理算法，识别出工具的位置和姿态。
5. 在机器人控制系统中记录识别出的位置和姿态。
6. 完成摄像机视觉后，系统将自动计算出工具坐标系。
工具坐标系的应用注意事项在实际应用过程中，建立工具坐标系时需要注意以下几点：1. 工具坐标系的稳定性工具坐标系的稳定性对于机器人执行精确任务至关重要。
在建立工具坐标系之前，需要确保工具的固定方式稳定可靠，避免在使用过程中产生移动或摆动。
机器人如何准确定位
影响准确定位的，一个是所处的位置， 另一个是移动的速度。
我们知道棋盘都是由正方形的方格所组 成，如果机器人能够清楚自己所处第几个方格， 那么就能够清楚知道需要做的动作。这就需要 实时记录格子的数量（计算横线数就可以）。 知道自身所处位置后，再根据需要走到需要停 下来的横线处（后面介绍了避免一条横线多计 数的算法，我们就可以利用这种算法来计数横 线数，即格子数，这样就使机器人非常清楚的 知道自己所在位置了）。
如果当时机器人的速度很快，马上刹车， 会由于其自身的惯性使其向前滑行一段距离， 严重影响定位的准确性，为避免这种由于机器 人速度过快造成定位不准的现象发生，为此设 计了这样一种的
算法流程图如图 1。 准确定位算法：
switch (counter)
GPBDAT.bit.GPIOB1;
// 检测左侧第一个传感器的值
if(underarm!=1&&underarm1!=1) { flag2=1; //
flag2 为机械臂动作标志 }
flag2 为机械臂动作标志 {
GPBDAT.bit.GPIOB11;
while(flag2)//
eye=GpioDataRegs. eye<<=3;
• 电子技术 Electronic Technology
图 2：读取传感器值的算法流程图
case 6: right52(); // 调 用 左 转 动 5 度 的 PWM 波
程序 break;
case 12:
right302(); // 调用左转动 30 度的 PWM 波
break; }
underarm=GpioDataRegs. G P B D AT. b i t . G P I O B 9 ; u n d e r a r m 1 = G p i o D a t a R e g s . G P B D AT. b i t . GPIOB1;
技能竞赛(工业机械手与智能视觉系统应用) T-02-O-M-示教位置点设置指导手册
1．示教的定义我们不仅被要求机器人“不知疲倦”地进行简单重复工作，而且能作为一个高度柔性、开放并具有友好的人机交互功能的可编程、可重构制造单元融合到制造业系统中。
这就要求工业机器人具有示教功能。
即是通过某一设备或方式实现对机器人作业任务的编程，这个过程就是机器人的示教过程。
现有的机器人示教系统可以分为以下三类：（1）示教再现方式示教再现（teaching playback ），也称为直接示教,就是指我们通常所说的手把手示教,由人直接搬动机器人的手臂对机器人进行示教,如示教单元示教或操作杆示教等。
示教再现是机器人普遍采用的编程方式，典型的示教过程是依靠操作员观察机器人及其夹持工具相对于作业对象的位姿，通过对示教单元的操作，反复调整示教点处机器人的作业位姿、运动参数和工艺参数，然后将满足作业要求的这些数据记录下来，再转入下一点的示教。
整个示教过程结束后，机器人实际运行时使用这些被记录的数据，经过插补运算，就可以再现在示教点上记录的机器人位姿。
这个功能的用户接口是示教单元键盘，操作证通过操作示教单元，向主控计算机发送控制命令，操纵主控计算机上的软件，完成对机器人的控制；其次示教单元将接收到的当前机器人运动和状态等信息通过液晶屏完成显示（如图2-30所示）。
示教单元通过线缆与主控计算机相连。
操作者示教单元控制器机器人本体现场现场现场图2-30 机器人示教在线方式流程控制简图在这种示教方式中，示教盒是一个重要的编程设备，一般具备直线、圆弧、关节插补以及能够分别在关节空间和笛卡尔空间实现对机器人的控制等功能。
如果示教失误，修正路径的唯一方法就是重新示教。
（2）离线编程方式基于CAD/CAM 的机器人离线编程示教，是利用计算机图形学的成果，建立起机器人及其工作环境的三维模型，使用某种机器人编程语言，通过对图形的操作和控制，离线计算和规划出机器人的作业轨迹，然后对编程的结果进行三维图形仿真，以检验编程的正确性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
三菱工业机器人视觉标定的实现 郭方营 电子电气工程学院
摘要：本文介绍了三菱工业机器人视觉标定实现的方法。在工业相机分辨率为640*480像素范围内设置9个标定圆，利用工业机器人2D标定软件获取9个标定点图像坐标和世界坐标，求得投影矩阵，写入机器人控制器，通过调用PVSCAL函数实现相机坐标系与世界坐标系的坐标转换，从而实现工业机器人视觉的标定，基于该方法结合视觉匹配和PLC可以实现工业机器人的运动控制。 关键词：工业机器人 工业相机 视觉标定 坐标变换 1引言 《中国制造2025》和“十三五”发展中，工业机器人的需求逐渐增多，工业机器人要完成搬运、码垛、装配等各种工作都离不开坐标点，对于静态物体抓取、精度要求不高、坐标位置不多的场合，往往采用坐标位置示教的方法，利用示教器获得机器人特定点的位置（X.Y.Z）和姿态（A.B.C）坐标信息，然后按照要求以关节插补、直线插补、圆弧插补等方式完成运动。但在抓取运动的物体时，受外界因素影响，特别是质量轻的物体，位置点会产生偏移，示教的坐标点将不准确，同时随着坐标点数量的增加，示教工作量将会增大。针对固定点坐标示教的缺点，可以利用机器人的视觉控制来弥补，工业机器人的视觉犹如人的“眼睛”，即用工业相机来测出手爪和目标的相对位置，将目标位置的坐标经过转换成世界坐标系，实现“眼睛”看，用爪手抓取的过程，工业机器人的运动轨迹不需要提前示教，提高了编程和生产效率及加工精度。实现视觉控制的一种重要的问题之一就是视觉标定，目前常用的方法有线性标定方法、非线性标定方法、Tsai的经典两步法、张正友的标定方法等[1]，以上方法都需要编写坐标变换求解算法，必须具备线性代数的数学基础，难度较大。本文结合三菱工业机器人2D标定软件提供的功能和DALSA工业相机的特点利用9个标定圆，通过调用PVSCAL函数完成坐标转换，实现工业机器人视觉的标定。 2 硬件构成 工业相机固定在六自由度机器人的J5轴上，如图1（见附件）所示，采用蓝色光源作为背景光，采用吸盘式爪手，标定时在抓手中心处安装一个针尖便于示教坐标点。 视觉标定框图如图2（见附件）所示，工业相机置于被测工件上方合适位置，打开相机，获取工件照片，将工件的像素坐标传输给视觉控制器，经过数据处理后，通过串口通信的形式与工业机器人进行交互，工业机器人抓手根据工件的世界坐标抓取工件，完成视觉的标定。 3 视觉标定算法理论
视觉标定是用标定工件的世界坐标（x，y，z）和图像坐标（u，v）来确定工业相机内部的几何和光学特性（内部参数）以及相机在三维世界中的坐标关系（外部参数）[2]。如图3（见附件）所示为视觉坐标系的关系图，工业相机坐标系：O-XcYcZc，（u，v）表示以像素为单位的像素坐标系的坐标，世界坐标系(Ow,Xw,Yw,Zw) 是用于描述相机放置在拍摄环境中的位置和被拍摄工件的位置[3]。 视觉标定的实质就是要通过旋转以及坐标平移实现相机坐标系与世界坐标系的变换，齐次坐标系变换矩阵如公式（1）所示，其中M1为透视投影矩阵，R为旋转矩阵 和T 为平移向量。Zc为未知尺度因子。
（1） （2）
在公式（2）中mij看作未知数，则共有 12个未知数，利用线性代数的知识，将公式（2）展开得到公式(3),只要已知n（n≥6）个标定特征点图像坐标和世界坐标，就可得到其关于12个未知数的超定方程。根据工业相机的要求，本文设置了9个标定点，求取透视投影矩阵的参数。
11121314313233342122232431323334++wwwwwwwwwwww
XmYmZmmuXmuYmuZmumXmYmZmmvXmvYmvZmvm
（3）
4 实验方法
4.1 相机参数 视觉标定前，首先确定工业相机设备参数，本次选用DALSA品牌工业相机，主要参数有IP地址：192.168.0.100；传感器分辨率640*480；触发源：检测触发；检测延时触发：1ms；频闪/输出脉冲：持续时间1ms；偏置 1μs；传感器曝光 5.05ms；
11121314212223243132333411WWWXUmmmmYZcVmmmmZmmmm
亮度20%；对比度 50%。 4.2 标定模板与坐标获取 在40*40的平面上均匀的布置9个标定圆（圆的半径可不做要求），对9个标定圆进行如图4（见附件）所示的编号，将做好的标定圆放在一个平面上做为标定模板，把模板置于工业相机的下方，触发打开相机，让标定模板中的9个标定圆出现在相机640*480的范围内，通过相机软件依次获得9个圆的像素坐标值，如图5（见附件）所示，同时启动工业机器人，移动抓手的尖针依次对准9个标定圆的原点，获得标定圆的世界坐标，将以上数据计入到表4.1中。 表4.1标定点的坐标信息
将表4.1的9个标定点的数据带入公式(3)中，可以求得透视投影矩阵，12个参数如公式（4）所示。 111213142122232431323334
0.05850.2566143.760400.63790.0478925.574300.00080.00022.18681.5900mmmmmmmmmmmm
（4）
4.3软件编程
工业相机首先进行初始化，判断工业相机两个端口的状态，打开串口2 和串口3进行数据的接收和发送，通过5021端口号进行相机触发（该端口号的地址号码有选用的相机决定），获取MX视觉传感器的X [pixel]、MY视觉传感器的Y [pixel]、MT视觉传感器的θ[deg]参数，调用PVSCAL坐标变换函数，实现视觉传感器图像坐标的像素值 （Pixel X, Pixel Y）和机器人世界坐标值 (World X, World Y)转换，完成数据标定后，利用示教器操作机器人，对准确性进行验证，拍照软件程序利用MELFA-BASIC语言编写。
标定点 Robot.X Robot.Y camera.X camera.Y PP1 -34.750 -471.190 376.3 -326.9 PP2 -35.280 -483.160 494.1 -326.9 PP3 -35.330 -494.790 610.6 -333.8 PP4 -45.890 -471.310 382.8 -202.4 PP5 -46.820 -482.380 501.6 -209.2 PP6 -46.890 -493.920 617.6 -216.7 PP7 -58.050 -470.570 389.2 -85.4 PP8 -58.080 -482.100 507.9 -92.8 PP9 -58.090 -493.670 624.4 -99.4 *TakePhoto'拍照 If M_Open(1)<>1 Then Close #1 Open "COM3:" As #1 EndIf Wait M_Open(1)=1 If M_Open(2)<>1 Then Close #2 Open "COM2:" As #2 EndIf Wait M_Open(2)=1 Dly 0.1 Print #1,"gen " '相机触发 port 5021 Input #2,mMR,mMX,mMY,cmMR1$'最后一个是字符,不成功返回"W" Dly 1 Pvs=pvscal(1,MR,mMX,mMY)’坐标变换 Pvs.z=p_curr.z Pvs.FL1=p_curr.FL1 Pvs.FL2=p_curr.FL2 MOV PVS ,50 Pvs.A=p_curr.A‘位置移动 Pvs.B=p_curr.B Pvs.C=p_curr.C
5 实验结果误差分析 表5.1 结果分析
完成程序编写后，将机器人置于自动运行模式，分别测试不同角度的工件（工件的角度用工件上d进行识别）识别情况，完成拍照并获得工件位置坐标后，验证机器人是否能够运动到“d”的位置。 经过标定后的机器人，不需要提前对工件进行坐标示教，能够自动识别到工件的特定位置，但同时发现定位误差精度存在2mm左右的偏差，经过分析得知影响误差的主要原因有工业相机的质量、曝光度、光源以及标定时坐标示教的读数误差等因素，针对以上问题可以通过调整视觉参数、减少读数误差，增加标定点等方法进行改善。 6 结论 本文介绍了DALSA品牌工业相机与工业机器人视觉标定的方法，并与机器人进行了串口通信，实现了视觉标定，基于该标定方法，提高了抓取精度，结合视觉匹配
测试工件 图像坐标（pixel） 世界坐标(mm) 误差分析 A [170，-140] [-13.50，-474.27，395.0] 1.9mm G [390.864，-304.682] [-1.740，-478.860，340.360] 2.15mm 和PLC可以实现工业机器人的运动控制。 参考文献： [1] 刘李鹏,王军宁. 摄像机标定方法综述[J].山西电子技术，2007，37（4）：11-12. [2]何晓兰，姜国权，杜尚丰,等.基于平面模板的摄像机标定方法[J].中南大学学报（自然科学版），2007，38(8）：1113-1116. [3]张伟华，陈军.CCD摄像机标定[J].传感器与微系统，2009，28(2）：107-109. [4]解则晓，辛少辉，李绪勇，等.基于单目视觉的机器人标定方法[J].机械工程学报，2011，47(5）：34-37. [5]李磊，谭民.移动机器人的系统设计与视觉导航控制研究[D].中国科学院研究生院，2003，(5）：56-60.