工业现场相机坐标系和机械手坐标系的标定

主要观点总结

文章介绍了一种工业现场使用视觉时相机坐标系和机械手臂坐标系转化的标定方案。该方案无需使用标定板，通过两组对应的图像坐标和机械坐标求解出转化关系。同时，文章还介绍了在实际操作中可能遇到的问题及解决方案。

关键观点总结

关键观点1: 相机坐标系和机械手臂坐标系的转化问题

文章提出了一种简单的标定方案，通过图像上的任意一点转化为机械手坐标系上的坐标点，介绍了坐标转化的公式和实际操作流程。

关键观点2: 实际操作中遇到的问题及解决方案

文章指出了在实际操作中可能遇到的问题，如机械手无法将目标点移动到相机视野中、相机跟随机械手运动时的标定问题等，并给出了相应的解决方案。

关键观点3: 标定方案的流程

文章详细描述了标定方案的流程，包括获取两组图像坐标和机械坐标、求解转化关系、扩展到整个机械手工作区域、将相机中心转换为机械手的旋转中心等步骤。

正文

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抽象公式，假设：

a = r * cos(theta);

b = r * sin(theta);

c = x0;

d = y0;

得到：

x = x' * a - y' * b + c;

y = x' * b + y' * a + d;

很显然，要解出这个方程，需要两组对应关系，就是两组对应的坐标点。设两组坐标点，如下：

第一组：图像坐标点：( xImage1 ,yImage1) 对应的机械坐标点：(xMachine1,yMachine1)

第二组：图像坐标点：(xImage2,yImage2) 对应的机械坐标点：(xMachine2,yMachine2)

则可以解出a ,b, c, d。如下：

所以，就得出了图像上任意一点的像素坐标转成机械手坐标的关系。

以下是我写的一个求解 a ,b, c, d 软件：

下面举个栗子说明一下操作吧！这是我实际项目中的机械手和相机布局情况，画图真T``M`累！，如下图：

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