一种机器人视觉系统快速标定方法技术方案

本发明专利技术公开一种机器人视觉系统快速标定方法，所述机器人视觉系统包括机器人、工作平台、CCD摄像机和计算机，其中，计算机用于控制CCD摄像机采集工作平台的图像数据，计算机还能够控制机器人的移动；所述方法包括如下步骤：步骤1，将CCD摄像机安装在工作平台上，使得工件放置在工作平台上时，工件的局部位于CCD摄像机的视场区域内，以摄像机坐标系的坐标采集工件的特征坐标点；步骤2，利用opencv编写畸变矫正算法，对CCD摄像机进行快速畸变矫正；步骤3，对摄像机坐标系与机器人世界坐标系和实际尺寸的比例关系进行标定；步骤4，对整个工作平台的用户坐标系原点进行标定。此种标定方法成本低，安装方便，标定快速，易于实现。

A rapid calibration method for robot vision system

Fast calibration method of the present invention discloses a robot vision system, the robot includes a robot vision system, working platform, CCD camera and computer, the computer is used to control the CCD camera image data acquisition platform, mobile computer can control the robot; the method comprises the following steps: 1, CCD the camera is installed on the working platform, the workpiece is placed on the working platform, the local CCD in the camera's field of view within the region, with the characteristics of workpiece coordinate acquisition camera coordinate system of coordinates; step 2, opencv prepared using the CCD camera distortion correction algorithm, fast distortion correction; step 3, the camera coordinates system and robot world coordinate system and the actual size of the proportion of calibration; step 4, the working platform for The origin of the coordinate system is calibrated. The calibration method has the advantages of low cost, convenient installation, fast calibration and easy realization.

【技术实现步骤摘要】
一种机器人视觉系统快速标定方法
本专利技术属于机器视觉系统的标定领域，特别涉及一种摄像机固定的机器人视觉系统的标定方法。
技术介绍
标定是每一台视觉设备都必不可少的步骤，现在越来越多的自动化设备开始使用机器视觉，标定的精度和快慢直接影响企业的生产效率。现在较多的方法是使用早期的棋盘格标定程序直接进行标定摄像机，而机器人和摄像机的标定多利用标定工具的辅助，现在较多的是将摄像机安装在机器人手臂的末端，利用标定工具进行手眼标定也有较快的速度，但由于一些工作的需要，不适合将CCD摄像机固定在机器人的末端，对于固定式CCD的机器人视觉系统有以下几个缺陷：(1)摄像机内参和畸变矩阵获取速度慢，对于CCD摄像机的标定目前多数使用棋盘格标定程序来标定，不同的摄像机、不同的安装距离和镜头焦距都会产生不同的畸变，所以往往在设备安装好之后会进行一次摄像机畸变矩阵的获取，用来在以后工作时取像之后的矫正，利用摄像机内参和畸变矩阵矫正图像的速度往往很快，但是在获取畸变矩阵时的效率很低，在这上面会浪费安装调试人员大量的时间；(2)检测大型工件精度低，对于CCD检测大型工件常固定在能够将工件完全放在视场内的位置，由于摄像机和工件的距离太远，导致CCD摄像机的畸变对检测精度的影响加大，并且由于摄像机像素的限制导致图像的特征模糊不清；(3)机器人与摄像机的坐标系对应关系和比例转换常常通过机器人对特殊标定工具的示教来完成，这样就需要精度较高的工件复杂的过程和较长的时间来做这项工作，降低效率。
技术实现思路
本专利技术的目的，在于提供一种机器人视觉系统快速标定方法，其成本低，安装方便，标定快速，易于实现。为了达成上述目的，本专利技术的解决方案是：一种机器人视觉系统快速标定方法，所述机器人视觉系统包括机器人、工作平台、CCD摄像机和计算机，其中，计算机用于控制CCD摄像机采集工作平台的图像数据，计算机还能够控制机器人的移动；所述方法包括如下步骤：步骤1，将CCD摄像机安装在工作平台上，使得工件放置在工作平台上时，工件的局部位于CCD摄像机的视场区域内，以摄像机坐标系的坐标采集工件的特征坐标点；步骤2，利用opencv编写畸变矫正算法，对CCD摄像机进行快速畸变矫正；步骤3，对摄像机坐标系与机器人世界坐标系和实际尺寸的比例关系进行标定；步骤4，对整个工作平台的用户坐标系原点进行标定。上述步骤1中，采集工件的特征坐标点的方法是：CCD摄像机对其视场区域内工件的局部特征进行识别并提取该特征的坐标，同时检测工件在工作平台上放置的姿态，依据工件图纸采集工件内部特征之间的坐标关系，计算需要的特征坐标与检测到的特征坐标之间的横纵坐标的差值，从而得到所需要的特征坐标点。上述步骤2中，畸变矫正算法的具体内容是：(1)通过移动或旋转棋盘格，CCD摄像机采集获取N张不同角度包含有整个棋盘格的图像；(2)预设棋盘格的内焦点行数和列数，行数和列数不能相同；(3)设定3D场景中的点位数据；(4)对步骤(1)采集的棋盘格图像进行如下处理：a.调取第一张图像，进行灰度处理；b.再将图像尺寸缩小n倍，n根据图像实际大小设定；c.使用棋盘格检测函数检测角点；d.重新加载原始图像，并且将检测到的角点数据横纵坐标都放大n倍，将这些加入到亚像素角点检测函数中；e.将检测到的亚像素角点坐标放入集合；f.调取下一张图像，重复步骤a-e，直至所有棋盘格图像均处理完成；(5)将存放有亚像素角点坐标的集合添加到相机标定矩阵，由相机标定函数来计算摄像机内参和畸变矩阵；(6)将摄像机内参和畸变矩阵保存并输出。上述步骤(6)中，将摄像机内参和畸变矩阵采用.vml后缀格式保存并输出。上述步骤3的具体内容是，首先在视场区域内工作平台的空白区域任选两个标记点，利用摄像机检测两个标记点的坐标，并以摄像机坐标表示二者之间的距离d1；然后控制机器人找到两个标记点，以机器人世界坐标表示二者之间的距离d2；最后用尺子测量两个标记点之间的实际距离尺寸d3；设k1＝d1/d2，k2＝d2/d3，设摄像机摄像机坐标系的坐标为Cc，机器人世界坐标系的坐标为Cr，工作平台的用户坐标系的坐标为Cu，有Cc＝k1×Cr＝k1×k2×Cu。上述步骤4的具体内容是：在工作平台上定义某一点为原点，记录其机器人世界坐标Cro(Cro.x,Cro.y)，再在CCD摄像机的视场区域任选一个标记点，记录标记点的摄像机坐标Ccp(Ccp.x,Ccp.y)和机器人世界坐标Crp(Crp.x,Crp.y)；在机器人世界坐标下计算原点与标记点的距离，二者的横坐标差值Ex＝Crp.x-Cro.x，纵坐标差值Ey＝Crp.y-Cro.y；设摄像机取得的待测点坐标为Cca(Cca.x,Cca.y)，机器人从原点移动到待测点时，横纵坐标需要移动的距离为dx和dy，则dx＝Cro.x+Ex+[(Cca.x-Ccp.x)/k1]，dy＝Cro.y+Ey+[(Cca.y-Ccp.y)/k1]。采用上述方案后，本专利技术具有以下优势：(1)克服了摄像机相机内参和畸变矩阵获取速度慢的缺点，既加快了计算速度又不降低标定的精度。(2)有效提高了检测大型工件的特征识别精度并且有益于安装调试和缩减整机尺寸。(3)不使用特殊的标定工具，简单快速的完成机器人与摄像机的坐标系对应关系和比例转换。附图说明图1是本专利技术的实现示意图；图2是opencv常用的棋盘格示意图；图3是opencv摄像机内参和畸变矫正算法流程图。具体实施方式以下将结合附图，对本专利技术的技术方案进行详细说明。如图1所示，本专利技术提供一种机器人视觉系统快速标定方法，其中，机器人视觉系统包括机器人5、工作平台2、CCD摄像机4和计算机6，其中，机器人5可以使用任意型号，需能够进行高精度定位；CCD摄像机4具有面对工作平台2的固定式成像镜头；计算机6用于控制CCD摄像机4和机器人5的动作；计算机6通过CCD摄像机4采集图像数据，并利用标定算法对图像数据进行处理，同时计算机6通过控制机器人5在标记点之间的移动来计算用户坐标系与机器人世界坐标系和摄像机坐标系之间的转换关系，完成标定。所述标定方法包括如下步骤：步骤1，将CCD摄像机4安装在工作平台2的角落，使其视场区域位于图1中的范围3，这样就可以使工件在通过传送带或其它夹具被放置到工作平台2上之后，CCD摄像机4能够对其视场区域内的工件的局部特征进行识别并提取该特征的坐标，同时检测工件在工作平台2上放置的姿态，按照工件图纸先将工件的内部特征之间的坐标关系写入程序，通过转换关系计算需要的特征坐标与检测到的特征坐标之间的横纵坐标的差值，间接得到所需要的特征坐标点，该坐标点数据是以摄像机坐标系的坐标来储存的。对于大型工件来说，现有技术中将整个工件放入摄像机视场中的做法会降低精度，所以本专利技术在安装时，将CCD摄像机与工件的距离拉近，只将工件的一部分放入CCD摄像机的视场区域，通过对工件局部特征的提取和工件图纸的内部特征之间的坐标关系，间接得到所需要的特征坐标。这样能够有效提高大型工件的特征识别精度，并且有益于安装调试和缩减整机尺寸。步骤2，利用opencv编写畸变矫正算法，对CCD摄像机进行快速畸变矫正。opencv标定常用的棋盘格如图2，可以使用打印机打印后贴在一张板上使用。使用openc本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种机器人视觉系统快速标定方法，所述机器人视觉系统包括机器人、工作平台、CCD摄像机和计算机，其中，计算机用于控制CCD摄像机采集工作平台的图像数据，计算机还能够控制机器人的移动；其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤1，将CCD摄像机安装在工作平台上，使得工件放置在工作平台上时，工件的局部位于CCD摄像机的视场区域内，以摄像机坐标系的坐标采集工件的特征坐标点；步骤2，利用opencv编写畸变矫正算法，对CCD摄像机进行快速畸变矫正；步骤3，对摄像机坐标系与机器人世界坐标系和实际尺寸的比例关系进行标定；步骤4，对整个工作平台的用户坐标系原点进行标定。

【技术特征摘要】
1.一种机器人视觉系统快速标定方法，所述机器人视觉系统包括机器人、工作平台、CCD摄像机和计算机，其中，计算机用于控制CCD摄像机采集工作平台的图像数据，计算机还能够控制机器人的移动；其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤1，将CCD摄像机安装在工作平台上，使得工件放置在工作平台上时，工件的局部位于CCD摄像机的视场区域内，以摄像机坐标系的坐标采集工件的特征坐标点；步骤2，利用opencv编写畸变矫正算法，对CCD摄像机进行快速畸变矫正；步骤3，对摄像机坐标系与机器人世界坐标系和实际尺寸的比例关系进行标定；步骤4，对整个工作平台的用户坐标系原点进行标定。2.如权利要求1所述的一种机器人视觉系统快速标定方法，其特征在于：所述步骤1中，采集工件的特征坐标点的方法是：CCD摄像机对其视场区域内工件的局部特征进行识别并提取该特征的坐标，同时检测工件在工作平台上放置的姿态，依据工件图纸采集工件内部特征之间的坐标关系，计算需要的特征坐标与检测到的特征坐标之间的横纵坐标的差值，从而得到所需要的特征坐标点。3.如权利要求1所述的一种机器人视觉系统快速标定方法，其特征在于：所述步骤2中，畸变矫正算法的具体内容是：(1)通过移动或旋转棋盘格，CCD摄像机采集获取N张不同角度包含有整个棋盘格的图像；(2)预设棋盘格的内焦点行数和列数，行数和列数不能相同；(3)设定3D场景中的点位数据；(4)对步骤(1)采集的棋盘格图像进行如下处理：a.调取第一张图像，进行灰度处理；b.再将图像尺寸缩小n倍，n根据图像实际大小设定；c.使用棋盘格检测函数检测角点；d.重新加载原始图像，并且将检测到的角点数据横纵坐标都放大n倍，将这些加入到亚像素角点检测函数中；e.将检测到的亚像素角点坐标放入集合；f.调取下一张图像，重复步骤a-e...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘建春，黄勇杰，
申请(专利权)人：厦门理工学院，
类型：发明
国别省市：福建,35