视觉引导的工业机器人系统标定方法技术方案

本发明专利技术属于工业机器人技术领域，具体涉及一种视觉引导的工业机器人系统标定方法，旨在解决视觉引导的工业机器人系统标定精度较低的问题。本方法包括求出工业机器人基座坐标系与相机坐标系的相对位姿初值；利用四点标定法获取末端执行器坐标系与工业机器人法兰盘坐标系的相对位姿初值；并通过预获取的D

【技术实现步骤摘要】
视觉引导的工业机器人系统标定方法


[0001]本专利技术属于工业机器人
，具体涉及一种视觉引导的工业机器人系统标定方法。

技术介绍

[0002]工业机器人作为工业自动化的重要设备，在提高生产效率、解放劳动力等方面发挥重要作用，并且已广泛应用于焊接、磨削、抓取等工业制造中。为保证工业机器人在复杂场景下进行精密作业的质量，基于视觉引导进行作业是一种有效的解决方案，这就需要对工业机器人和视觉单元组成的整个系统(即视觉引导的工业机器人系统)进行精确标定。
[0003]视觉引导的工业机器人系统在作业时，其误差的来源往往是多元的。工业机器人在加工、装配中难免会产生装配误差，具体表现为实际和理想运动参数之间的差异，这部分误差一般使用D
‑
H参数误差模型或旋量误差模型来标定。同时，工业机器人与相机之间存在相对位姿误差，对工业机器人与相机的相对位姿误差的标定称为手眼标定。此外，对于末端执行器来说，还存在末端执行器安装误差，对其标定一般使用四点标定法、七点标定法等方法进行处理。在实际应用中，研究人员经常借助OpenCV库来进行标定，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视觉引导的工业机器人系统标定方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S100，控制工业机器人使固定于其法兰盘上的棋盘格标定板在双目相机的左相机的视野内运动，并采集棋盘格标定板的图像、工业机器人法兰盘坐标系在工业机器人基座坐标系下的位姿，求解出每张图像中棋盘格标定板到相机坐标系的相对位姿，进而求出工业机器人基座坐标系O
B
X
B
Y
B
Z
B
与相机坐标系O
C
X
C
Y
C
Z
C
的相对位姿初值CT
B0
；步骤S200，利用四点标定法获取末端执行器坐标系O
K
X
K
Y
K
Z
K
与工业机器人法兰盘坐标系O
E
X
E
Y
E
Z
E
的相对位姿初值
E
T
K0
；并通过预获取的D
‑
H参数计算工业机器人关节间固连关系的相对位姿矩阵
i
‑1T
i
，i＝1，2，...，n，n为工业机器人的自由度；步骤S300，控制工业机器人实现N
m
种不同姿态，记录各姿态下的各关节角数据θ
ij
，j＝1，2，...，N
m
，并通过双目相机的左相机和右相机分别采集各姿态下工业机器人末端执行器的图像，获取N
m
对图像；对N
m
对图像中的每对图像进行处理，得到每对图像对应的末端执行器的点云；对第一对图像处理后的末端执行器的点云，指定末端执行器中心点，将其在相机坐标系O
C
X
C
Y
C
Z
C
下的坐标作为
C
P1，进而通过点云匹配，获取其它N
m
‑
1种姿态下工业机器人末端执行器中心点在相机坐标系O
C
X
C
Y
C
Z
C
下的坐标
C
P
j
，j＝2，3，...，N
m
；步骤S400，结合
C
T
B0
、
i
‑1T
i
、
E
T
K0
、
C
P
j
和θ
ij
，求解误差校正矩阵E
BC
、E
KE
和E
i
，实现对视觉引导的工业机器人系统的标定；其中，所述工业机器人基座坐标系O
B
X
B
Y
B
Z
B
和工业机器人法兰盘坐标系O
E
X
E
Y
E
Z
E
均通过厂商提供的工业机器人使用手册加以获得；所述相机坐标系O
C
X
C
Y
C
Z
C
以双目相机的左相机的光心作为原点O
C
，以左相机图像的横轴方向和纵轴方向分别作为X
C
轴方向和Y
C
轴方向，以左相机的光轴作为Z
C
轴；所述末端执行器坐标系O
K
X
K
Y
K
Z
K
，其坐标系原点为末端执行器中心点O
K
，以末端执行器的轴向方向作为Z
K
轴方向，任选经过O
K
且垂直于Z
K
轴的方向作为X
K
轴方向，Y
K
轴方向由右手定则确定。2.根据权利要求1所述的视觉引导的工业机器人系统标定方法，其特征在于，求解出每张图像中棋盘格标定板到相机坐标系的相对位姿，其方法为：通过OpenCV库的findChessboardCorners函数对采集的棋盘格标定板的图像进行处理，得到每张图像中棋盘格标定板的各个角点的图像坐标p
k(s，t)
，k＝1，2，...，m，s＝0，1，...，r
‑
1，t＝0，1，...，c
‑
1，m为采集的棋盘格标定板的图像的数量；r、c分别为棋盘格标定板的行、列角点数；基于坐标p
k(s，t)
，结合棋盘格标定板的各个角点的世界坐标，利用OpenCV库中的solvePnP函数求解出每张图像中棋盘格标定板到相机坐标系O
C
X
C
Y
C
Z
C
的相对位姿
C
T
Ok
。3.根据权利要求1所述的视觉引导的工业机器人系统标定方法，其特征在于，求出工业机器人基座坐标系O
B
X
B
Y
B
Z
B
与相机坐标系O
C
X
C
Y
C
Z
C
的相对位姿初值
C
T
B0
，其方法为：基于采集的棋盘格标定板的图像对应的工业机器人法兰盘坐标系在工业机器人基座坐标系下的位姿，结合每张棋盘格标定板的图像中棋盘格标定板到相机坐标系O
C
X
C
Y
C
Z
C
的相对位姿
C
T
Ok
，通过OpenCV库中的calibrateHandEye函数，得到工业机器人基座坐标系O
B
X
B
Y
B
Z
B
与相机坐标系O
C
X
C
Y
C
Z
C
的相对位姿初值
C
T
B0
。4.根据权利要求1所述的视觉引导的工业机器人系统标定方法，其特征在于，利用四点标定法获取末端执行器坐标系O
K
X
K
Y
K
Z
K
与工业机器人法兰盘坐标系O
E
X
E
Y
E
Z
E
的相对位姿初值
E
T
K0
，其方法为：
在工业机器人的工作空间中设置一个固定位置，控制工业机器人以四种不同的姿态使其末端执行器中心点到达该固定位置，并分别记录工业机器人法兰盘坐标系O
E
X
E
Y
E
Z
E
与工业机器人基座坐标系O
B
X
B
Y
B
Z
B
的旋转矩阵
B
R
E1
、
B
R
E2
、
B
R
E3
、
B
R
E4
以及位移向量
B
t
E1
、
B
t
E...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹志强，刘治成，刘洁锐，刘希龙，谭民，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：