基于双目视觉的工业机器人手眼标定误差精确检测方法技术

本发明专利技术公开了基于双目视觉的工业机器人手眼标定误差精确检测方法，该方法包括以下步骤：通过工业机器人手眼标定方法获取双目相机相对于工业机器人末端的转换关系矩阵；将双目相机固定于工业机器人末端，并利用左右相机拍摄通用标定板照片进行标定，获取左右相机的参数；使用双目相机获取通用标定板两个角点在相机坐标系下的坐标；根据手眼标定的结果将两个角点坐标转换到工业机器人基坐标系下，计算基坐标系下两个角点之间的距离，并与通用标定板两个角点的实际距离对比，得到计算误差。本发明专利技术通过基于高精度双目视觉的方法，便于操作，取材方便，计算较为简单，可以精确度量手眼标定误差至毫米级别，具备可行性。具备可行性。具备可行性。

【技术实现步骤摘要】
基于双目视觉的工业机器人手眼标定误差精确检测方法


[0001]本专利技术涉及工业机器人的机器视觉领域，具体来说，涉及基于双目视觉的工业机器人手眼标定误差精确检测方法。

技术介绍

[0002]随着机器视觉的快速发展，人类正在快速进入智能化时代，越来越多的手工作业被机器人所取代，智能化趋势不可阻挡。在机器视觉中接触最多的就是工业机器人，而作为工业机器人的“眼
”‑
工业相机也是不可或缺的，如何精确的进行手眼标定成为了行业难题，由此引发的手眼标定误差测量更是难上加难。
[0003]目前，工业机器人的手眼标定根据相机固定的位置有两种不同的标定方法，一种是相机固定在工业机器人末端上，称为eye
‑
in
‑
hand，另一种是相机固定在独立支架上，称为eye
‑
to
‑
hand。两种情况虽然不同，但标定步骤一致，故而误差检测方法可以同时适用于两种情况。根据手眼标定的原理，产生了一种检测手眼标定误差的方法，即根据标定得出的相机坐标系到末端坐标系的转换关系，代入标定得到的相机外参数据反向推导出工业机器人位姿数据，与示教器位姿数据进行对比，可以得出手眼标定误差。但是这种检测方法无法从根本上精确计算手眼标定误差，其利用推导出的手眼标定结果反向推导初始数据，虽然在一定程度上可以度量每组原始位姿数据和计算得出的数据之间的差距，但是在整体上还是缺乏一定的说服力。
[0004]通常来说，检测手眼标定误差，需要以已知参数为基准，将由标定结果计算得出的数据与基准数据对比，计算两者的绝对误差或者相对误差，得到的标定误差才具有参考价值，并且才能更加直观的表示误差。手眼标定的精度影响着后续工业机器人的视觉功能的实现，对工业机器人能否应用于实际情况起着决定作用。
[0005]针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0006]针对相关技术中的问题，本专利技术提出基于双目视觉的工业机器人手眼标定误差精确检测方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
[0007]为此，本专利技术采用的具体技术方案如下：
[0008]基于双目视觉的工业机器人手眼标定误差精确检测方法，该方法包括以下步骤：
[0009]S1、通过工业机器人手眼标定方法获取双目相机相对于工业机器人末端的转换关系矩阵；
[0010]S2、将双目相机固定于工业机器人末端，并利用左右相机拍摄通用标定板照片进行标定，获取左右相机的参数；
[0011]S3、使用双目相机获取通用标定板两个角点在相机坐标系下的坐标；
[0012]S4、根据手眼标定的结果将两个角点坐标转换到工业机器人基坐标系下，计算基坐标系下两个角点之间的距离，并与通用标定板两个角点的实际距离对比，得到计算误差。
[0013]进一步的，所述通过工业机器人手眼标定方法获取双目相机相对于工业机器人末端的转换关系矩阵包括以下步骤：
[0014]S11、在工业机器人不同位姿下拍摄通用标定板照片，并从预设的示教器上记录下相应的工业机器人位姿数据，然后利用所拍摄照片进行相机标定，获取每张图片中标定板相对于相机的旋转向量和平移向量，并转换成RT旋转平移矩阵；
[0015]S12、通过所述RT旋转平移矩阵，结合标定板相对于相机的转换矩阵求取相机坐标系相对于工业机器人末端坐标系的转换关系矩阵。
[0016]进一步的，所述通过所述RT旋转平移矩阵，结合标定板相对于相机的转换矩阵求取相机坐标系相对于工业机器人末端坐标系的转换关系矩阵包括以下步骤：
[0017]S121、通过预设的示教器得出末端坐标系到基坐标系的转换关系，记为baseHtool，通过所述相机标定得出相机坐标系到通用标定板坐标系的转换关系，记为calHcam，并根据手眼标定原理得出以下公式：
[0018]baseHtool*calHcam＝baseHtool*toolHcam
[0019]其中，baseHtool是通用标定板坐标系到基础坐标系的转换关系矩阵，固定不变；
[0020]toolHcam是相机坐标系到工业机器人末端坐标系的转换关系矩阵，待求；
[0021]S122、通过两组位姿数据和相机标定数据得到以下公式：
[0022]baseHtool*calHcam(1)＝baseHtool(1)*toolHcam
[0023]baseHtool*calHcam(2)＝baseHtool(2)*toolHcam。
[0024]进一步的，所述将双目相机固定于工业机器人末端，并利用左右相机拍摄通用标定板照片进行标定，获取左右相机的参数包括以下步骤：
[0025]S21、通过拍摄的标定板照片进行相机标定，并得到左右相机的参数；
[0026]S22、根据左右相机的参数计算重投影矩阵Q。
[0027]进一步的，所述左右相机的参数包括左右相机的内参数矩阵、畸变参数、旋转矩阵及平移矩阵。
[0028]进一步的，所述使用双目相机获取通用标定板两个角点在相机坐标系下的坐标包括以下步骤：
[0029]S31、将所述通用标定板固定于双目相机视野范围内，并移动工业机器人拍摄标定板照片，获取第一组目标图像P
left1
，再次移动工业机器人处于不同位姿，拍摄所述通用标定板，获取第二组目标图像P
right1
；
[0030]S32、根据所述左右相机参数将所述第一组目标图像和所述第二组目标图像进行去畸变和基线矫正，得到矫正后第一组目标图像P
left2
和矫正后第二组目标图像P
right2
；
[0031]S33、将所述矫正后第一组目标图像和所述矫正后第二组目标图像进行相机标定，获取图像中通用标定板的像素坐标系下角点坐标，然后从所述矫正后第一组目标图像中选取通用标定板的同一角点作为像素坐标系下第一组目标点，从所述矫正后第二组目标图像中选择通用标定板的另一角点作为像素坐标系下第二组目标点；
[0032]S34、通过所述重投影矩阵Q和每组目标点间的视差值将像素坐标系下所述第一组目标点和像素坐标系下所述第二组目标点转换至相机坐标系下，并得到相机坐标系下第一目标点(u
left1
,v
left1
)和相机坐标系下第二目标点(u
right1
,v
right1
)。
[0033]进一步的，所述根据手眼标定的结果将两个角点坐标转换到工业机器人基坐标系
下，计算基坐标系下两个角点之间的距离，并与通用标定板两个角点的实际距离对比，得到计算误差包括以下步骤：
[0034]S41、通过手眼标定结果将所述相机坐标系下第一目标点和所述相机坐标系下第二目标点转换至工业机器人基坐标系下，得到基坐标系下第一目标点和基坐标系下第二目标点，并计算所述基坐标系下第一目标点和所述基坐标系下第二目标点之本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于双目视觉的工业机器人手眼标定误差精确检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、通过工业机器人手眼标定方法获取双目相机相对于工业机器人末端的转换关系矩阵；S2、将双目相机固定于工业机器人末端，并利用左右相机拍摄通用标定板照片进行标定，获取左右相机的参数；S3、使用双目相机获取通用标定板两个角点在相机坐标系下的坐标；S4、根据手眼标定的结果将两个角点坐标转换到工业机器人基坐标系下，计算基坐标系下两个角点之间的距离，并与通用标定板两个角点的实际距离对比，得到计算误差。2.根据权利要求1所述的基于双目视觉的工业机器人手眼标定误差精确检测方法，其特征在于，所述通过工业机器人手眼标定方法获取双目相机相对于工业机器人末端的转换关系矩阵包括以下步骤：S11、在工业机器人不同位姿下拍摄通用标定板照片，并从预设的示教器上记录下相应的工业机器人位姿数据，然后利用所拍摄照片进行相机标定，获取每张图片中标定板相对于相机的旋转向量和平移向量，并转换成RT旋转平移矩阵；S12、通过所述RT旋转平移矩阵，结合标定板相对于相机的转换矩阵求取相机坐标系相对于工业机器人末端坐标系的转换关系矩阵。3.根据权利要求2所述的基于双目视觉的工业机器人手眼标定误差精确检测方法，其特征在于，所述通过所述RT旋转平移矩阵，结合标定板相对于相机的转换矩阵求取相机坐标系相对于工业机器人末端坐标系的转换关系矩阵包括以下步骤：S121、通过预设的示教器得出末端坐标系到基坐标系的转换关系，记为baseHtool，通过所述相机标定得出相机坐标系到通用标定板坐标系的转换关系，记为calHcam，并根据手眼标定原理得出以下公式：baseHtool*calHcam＝baseHtool*toolHcam其中，baseHtool是通用标定板坐标系到基础坐标系的转换关系矩阵，固定不变；toolHcam是相机坐标系到工业机器人末端坐标系的转换关系矩阵，待求；S122、通过两组位姿数据和相机标定数据得到以下公式：baseHtool*calHcam(1)＝baseHtool(1)*toolHcambaseHtool*calHcam(2)＝baseHtool(2)*toolHcam。4.根据权利要求1所述的基于双目视觉的工业机器人手眼标定误差精确检测方法，其特征在于，所述将双目相机固定于工业机器人末端，并利用左右相机拍摄通用标定板照片进行标定，获取左右相机的参数包括以下步骤：S21、通过拍摄的标定板照片进行相机标定，并得到左右相机的参数；S22、根据左右相机的参数计算重投影矩阵Q。5.根据权利要求4所述的基于双目视觉的工业机器人手眼标定误差精确检测方法，其特征在于，所述左右相机的参数包括左右相机的内参数矩阵、畸变参数、旋转矩阵及平移矩阵。6.根据权利要求5所述的基于双目视觉的工业机器人手眼标定误差精确检测方法，其特征在于，所述使用双目相机获取通用标定板两个角点在相机坐标系下的坐标包括以下步
骤：S31、将所述通用标定板固定于双目相机视野范围内，并移动工业机器人拍摄标定板照片，获取第一组目标图像P
left1
，再次移动工业机器人处于不同位姿，拍摄所述通用标定板，获取第二组目标图像P
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；S32、根据所述左右相机参数将所述第一组目标图像和所述第二组目标图像进行去畸变和基线矫正，得到矫正后第一组目标图像P
left2

【专利技术属性】
技术研发人员：尹勇，王家文，黄铮，刘雪冬，
申请(专利权)人：武汉理工大学重庆研究院，
类型：发明
国别省市：