一种SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种SCARA机械手Eye‑in‑Hand的高精度手眼标定方法和系统，标定方法包括：建立图像坐标系与机械手局部坐标系的映射关系模型；在设定范围内多次移动机械手，每次移动机械手时计算靶标在机械手局部坐标系中的坐标、检测靶标在图像坐标系中的坐标，根据结果得到图像坐标系与机械手局部坐标系的初步映射关系；在图像坐标系中设置多个目标点，计算各目标在机械手局部坐标系中对应的坐标，检测当靶标处于这些坐标时靶标在图像坐标系中的坐标，再次得到图像坐标系与机械手局部坐标系的精确映射关系，最后得到机械手坐标系与图像坐标系之间的映射关系。本发明专利技术提供的技术方案能够解决现有技术中图像坐标系与机械手局部坐标系之间映射关系精确度低的问题。

A High Precision Hand-eye Calibration Method and System for SCARA Manipulator Eye-in-Hand

【技术实现步骤摘要】
一种SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定方法和系统
本专利技术属于手眼标定
，具体涉及一种SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定方法和系统。
技术介绍
工业机器人作为智能制造技术的关键设备，已经广泛应用于汽车、机械、电子、家电、石化、物流等各个行业进行工件搬运、上下料、分拣等操作。传统示教型机器人完成这些操作必须要经过精确的逐点示教，且只能针对固定摆放的单种工件，有很强的局限性。随着社会的发展和需求的多样化，工业领域对自动化产线的柔性化、智能化提出了更高的要求。近年来，机器视觉技术取得飞速发展，机器人中也开始采用视觉信息引导工业机器人自动抓取目标。工业机器人视觉引导技术可以实现制造与装配的全自动化，大幅提高生产效率，已成为当前的一个研究热点。在工业自动化生产中，如智能手机等的组装需要精度很高的定位，人工操作很难满足其要求，所以需要将机器人和机器视觉技术结合，采用需工业相机模仿人的眼睛来对产品零部件进行识别定位。机器人和相机有各自的坐标系统，获取两者之间的对应关系才能将机器人和机器视觉技术完美结合，因此机器人和相机之间坐标的标定技术非常关键，直接决定了机器人视觉设备能够满足应用的需求。一般机器人和视觉系统的相机存在两种位置关系，其一是Eye-in-hand，即相机固定在机器人的一个手臂上；其二是Eye-to-hand，即将相机安装在机器人工作范围之内的固定位置。Eye-In-Hand手眼标定的基本思路是控制机器人末端以多个不同的位置姿势观察某一已知位置坐标的靶标点，从而建立多个与转换矩阵相关的方程，求解得出转换矩阵。但靶标点的位置坐标如何精确获得，及如何移动机器人以获得标定所需要的数据，以便于现场应用是需要解决的关键问题。针对Eye-In-Hand视觉系统的标定，大多使用多个等间隔圆构成标准标定板进行标定，这种标定板制作费用较高且不易固定，并且目前的标定方法无法获得较高的精度，无法适用于精度要求较高的应用场合；而且目前的标定方法需要大量人工操作，使用不够方便，无法做到生产现场所需的“一键标定”。
技术实现思路
本专利技术提供一种SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定方法，以解决现有技术中在进行手眼标定时标定结果准确性较低的问题；同时，为了解决上述技术问题，本专利技术还提供了一种SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定系统。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定方法，包括如下步骤：步骤一：建立机械手局部坐标系，采用Homograph变换建立图像坐标系与机械手局部坐标系的映射关系模型；所述机械手局部坐标系的原点在机械手上；步骤二：设置靶标，在设定范围内多次移动机械手，计算每次移动机械手时靶标在机械手局部坐标系中的坐标，检测每次移动机械手时靶标在图像坐标系中的坐标，将计算出的结果和检测的结果代入图像坐标系与机械手局部坐标系的映射关系模型，得到图像坐标系与机械手局部坐标系的初步映射关系；步骤三：在图像坐标系中设置多个目标点，并根据图像坐标系与机械手局部坐标系的初步映射关系得到各目标在机械手局部坐标系中对应的坐标；控制机械手移动，检测当靶标处于各目标在机械手局部坐标系中对应的坐标时靶标在图像坐标系中的坐标；将计算结果和检测结果再次代入图像坐标系与机械手局部坐标系的映射关系模型，得到图像坐标系与机械手局部坐标系的精确映射关系；步骤四：根据机械手局部坐标系和机械手坐标系之间的对应关系、图像坐标系与机械手局部坐标系的精确映射关系得到机械手坐标系与图像坐标系之间的映射关系。一种SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定系统，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有用于在处理器上执行的计算机程序；所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：步骤一：建立机械手局部坐标系，采用Homograph变换建立图像坐标系与机械手局部坐标系的映射关系模型；所述机械手局部坐标系的原点在机械手上；步骤二：设置靶标，在设定范围内多次移动机械手，计算每次移动机械手时靶标在机械手局部坐标系中的坐标，检测每次移动机械手时靶标在图像坐标系中的坐标，将计算出的结果和检测的结果代入图像坐标系与机械手局部坐标系的映射关系模型，得到图像坐标系与机械手局部坐标系的初步映射关系；步骤三：在图像坐标系中设置多个目标点，并根据图像坐标系与机械手局部坐标系的初步映射关系得到各目标在机械手局部坐标系中对应的坐标；控制机械手移动，检测当靶标处于各目标在机械手局部坐标系中对应的坐标时靶标在图像坐标系中的坐标；将计算结果和检测结果再次代入图像坐标系与机械手局部坐标系的映射关系模型，得到图像坐标系与机械手局部坐标系的精确映射关系；步骤四：根据机械手局部坐标系和机械手坐标系之间的对应关系、图像坐标系与机械手局部坐标系的精确映射关系得到机械手坐标系与图像坐标系之间的映射关系。进一步的，所述图像坐标系与机械手局部坐标系之间的映射关系模型为：其中(u,v)是靶标在图像坐标系中的坐标，(Xg,Yg)是靶标在机械手局部坐标系中的坐标，h11、h12、h14、h21、h22、h24、h31、h32和h34为目标参数。进一步的，所述步骤二中在设定范围内移动机械手对靶标检测时，至少移动九次机械手。进一步的，设机械手在世界坐标系中的坐标为(hx,hy)，靶标在世界坐标系中的坐标为(mx,my)，靶标在机械手局部坐标系中的坐标为(Xg,Yg)，则Xg＝(mx-hx)×cos(θ2)+(my-hy)×sin(θ2)Yg＝-(mx-hx)×sin(θ2)+(my-hy)×cos(θ2)其中θ2是第二机械臂与水平方向之间的夹角。进一步的，所述第二机械臂与水平方向之间的夹角θ2根据机械手在机械手坐标系中的位置得到。进一步的，所述步骤三中在图像坐标系中设置目标点时，各目标点在图像坐标系中均匀分布。进一步的，还包括步骤五：得到机械手坐标系与图像坐标系之间的映射关系后，检测靶标在图像坐标系中的位置，根据机械手坐标系与图像坐标系之间的映射关系、机械手坐标系与世界坐标系之间的对应关系计算出靶标在机械手坐标系中的坐标；根据计算出的靶标在机械手坐标系中的坐标，采用所述步骤二、步骤三和步骤四，再次计算机械手坐标系与图像坐标系之间的映射关系，直到误差值小于设定误差值。进一步的，划分为多个区域，按照上述步骤二、步骤三和步骤四得到各区域机械手坐标系与图像坐标系之间的映射关系。本专利技术所提供的技术方案，首先采用Homograph变换建立图像坐标系与机械手局部坐标系之间的映射关系模型，然后根据初级靶标在机械手局部坐标系中的坐标和在图像坐标系中的坐标得到图像坐标系与机械手局部坐标系之间的初步映射关系，然后再得到其精确映射关系，从而解决现有技术中图像坐标系与机械手局部坐标系之间映射关系精确度较低的问题。附图说明图1是本专利技术方法实施例中SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定方法的流程图；图2是本专利技术方法实施例中机械手在所建坐标系中的示意图；图3是本专利技术方法实施例步骤二中检测靶标的示意图；图4是本专利技术方法实施例中靶标在机械手局部坐标系和世界坐标系对应关系的示意图；图5是本专利技术方法实施例步骤三本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种SCARA机械手Eye‑in‑Hand的高精度手眼标定方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：建立机械手局部坐标系，采用Homograph变换建立图像坐标系与机械手局部坐标系的映射关系模型；所述机械手局部坐标系的原点在机械手上；步骤二：设置靶标，在设定范围内多次移动机械手，计算每次移动机械手时靶标在机械手局部坐标系中的坐标，检测每次移动机械手时靶标在图像坐标系中的坐标，将计算出的结果和检测的结果代入图像坐标系与机械手局部坐标系的映射关系模型，得到图像坐标系与机械手局部坐标系的初步映射关系；步骤三：在图像坐标系中设置多个目标点，并根据图像坐标系与机械手局部坐标系的初步映射关系得到各目标在机械手局部坐标系中对应的坐标；控制机械手移动，检测当靶标处于各目标在机械手局部坐标系中对应的坐标时靶标在图像坐标系中的坐标；将计算结果和检测结果再次代入图像坐标系与机械手局部坐标系的映射关系模型，得到图像坐标系与机械手局部坐标系的精确映射关系；步骤四：根据机械手局部坐标系和机械手坐标系之间的对应关系、图像坐标系与机械手局部坐标系的精确映射关系得到机械手坐标系与图像坐标系之间的映射关系。

【技术特征摘要】
1.一种SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：建立机械手局部坐标系，采用Homograph变换建立图像坐标系与机械手局部坐标系的映射关系模型；所述机械手局部坐标系的原点在机械手上；步骤二：设置靶标，在设定范围内多次移动机械手，计算每次移动机械手时靶标在机械手局部坐标系中的坐标，检测每次移动机械手时靶标在图像坐标系中的坐标，将计算出的结果和检测的结果代入图像坐标系与机械手局部坐标系的映射关系模型，得到图像坐标系与机械手局部坐标系的初步映射关系；步骤三：在图像坐标系中设置多个目标点，并根据图像坐标系与机械手局部坐标系的初步映射关系得到各目标在机械手局部坐标系中对应的坐标；控制机械手移动，检测当靶标处于各目标在机械手局部坐标系中对应的坐标时靶标在图像坐标系中的坐标；将计算结果和检测结果再次代入图像坐标系与机械手局部坐标系的映射关系模型，得到图像坐标系与机械手局部坐标系的精确映射关系；步骤四：根据机械手局部坐标系和机械手坐标系之间的对应关系、图像坐标系与机械手局部坐标系的精确映射关系得到机械手坐标系与图像坐标系之间的映射关系。2.根据权利要求1所述的SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定方法，其特征在于，所述图像坐标系与机械手局部坐标系之间的映射关系模型为：其中(u,v)是靶标在图像坐标系中的坐标，(Xg,Yg)是靶标在机械手局部坐标系中的坐标，h11、h12、h14、h21、h22、h24、h31、h32和h34为目标参数。3.根据权利要求2所述的SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定方法，其特征在于，所述步骤二中在设定范围内移动机械手对靶标检测时，至少移动九次机械手。4.根据权利要求1所述的SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定方法，其特征在于，设机械手在世界坐标系中的坐标为(hx,hy)，靶标在世界坐标系中的坐标为(mx,my)，靶标在机械手局部坐标系中的坐标为(Xg,Yg)，则Xg＝(mx-hx)×cos(θ2)+(my-hy)×sin(θ2)Yg＝-(mx-hx)×sin(θ2)+(my-hy)×cos(θ2)其中θ2是第二机械臂与水平方向之间的夹角。5.根据权利要求4所述的SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定方法，其特征在于，所述第二机械臂与水平方向之间的夹角θ2根据机械手在机械手坐标系中的位置得到。6.根据权利要求1所述的SCARA机械手Eye-in-Hand的高精度手眼标定方法，其特征在于，所述步骤三中在图像坐标系中设置目标点时，各目标点在图像坐标系中均匀分布。7.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：马岭，蒋慧琴，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：河南,41