【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人标定，尤其涉及一种拆袋机器人的手眼标定方法。
技术介绍
1、随着自动化技术的不断发展，机器人在各个领域得到广泛应用。在工业生产中，机器人被用来完成各种任务，例如装配、搬运、包装和拆袋等。然而，在机械臂抓取方面，传统的人工示教方式已经显得效率低下且无法适应生产环境变化的需求。因此，提高机器人的精准控制和高效作业需要一种准确的标定和校准方法。拆袋机器人是一种专门用于拆解包装袋的自动化设备，它能够大幅提高生产效率、减少人工操作，并提高产品质量。然而，要实现机器人的精准控制和高效作业，就需要进行准确的标定和校准。拆袋机器人主要通过控制其机械臂来完成任务，机械臂通常需要依靠手眼系统执行机械加工和安装等任务。手眼系统由摄像机和机械臂构成，其中摄像机相当于人眼，而机械臂末端执行器则相当于人的手。在机器视觉领域，机械臂需要根据视觉系统的信号进行相应的路径规划和操作。由于机械臂坐标系统和视觉坐标系统是独立的模块，因此需要使用手眼标定技术，将视觉系统的坐标与机械臂的坐标进行转换，实现精确的视觉定位和机械臂控制。
2、虽然手眼标定方法已经得到深入研究并取得了许多成果，但是仍然存在诸多技术缺陷，大多数现有的手眼标定方法耗时且需要人力参与，并且仅适用于特定的设备和场景。这些方法往往没有考虑实际应用中的误差和不确定性，导致标定结果不够准确。因此，开发一种快速、准确、自动化的拆袋机器人手眼标定方法具有重要的现实意义和实际应用价值。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题时针
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案如下。
3、一种拆袋机器人的手眼标定方法，所述方法的实施包括以下步骤：标定板选择和安装、启动标定程序、特征点选择与匹配、计算手眼关系、控制参数校正。
4、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述标定板选择和安装步骤中标定板为四行三列棋盘标定板，放置在机械臂工作区域内。
5、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述标定程序基于高分辨率和高精度的3d扫描技术，通过3d相机采集标定板在不同位置和姿态下的图像数据，并对图像数据进行处理和分析。
6、作为本专利技术的一种优选技术方案，在采集图像数据时，通过设定阈值和限制条件，保证采集的数据具有代表性和准确性。
7、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述特征点选择与匹配步骤在3d点云图中选择标定板角点位置作为特征点，计算特征点周围区域的梯度直方图作为特征描述子，通过特征描述子之间的相似度匹配来实现特征点匹配，建立特征点之间的对应关系，获得相机坐标系到标定板坐标系的变换矩阵。
8、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述计算手眼关系步骤采用变换矩阵算法得到视觉图像定位坐标与机械臂坐标的转换，具体算法模型构建过程如下：利用匹配的特征点对，计算机械臂坐标系与相机坐标系之间的变换矩阵，通过相机坐标系到标定板坐标系的变换矩阵cammcal，标定板坐标系到基地坐标系的变换矩阵calmbase，基地坐标系到机械臂末端坐标系的变换矩阵basemtool，求解相机坐标系到机械臂末端的变换矩阵cammtool，可得矩阵转换关系为：
9、cammtool＝cammcal*calmbase*basemtool (1)
10、变形得：
11、calmbase＝cammcal-1*cammtool*basemtool-1 (2)
12、以为对于每张图片，矩阵转换关系都一样，所以得到如下等式：
13、camm1cal-1*cammtool*basem1tool-1＝camm2cal-1*cammtool*basem2tool-1 (3)
14、经变换为：
15、camm2cal*camm1cal-1*cammtool＝cammtool*basem2tool-1*basem1tool (4)
16、即可转换为：ax＝xb (5)
17、对x进行求解，进而实现视觉图像定位坐标与机械臂坐标的转换。
18、作为本专利技术的一种优选技术方案，计算手眼关系步骤根据图像处理与坐标转换的结果，计算机械臂的运动轨迹和操作参数，并将计算结果通过与机械臂控制系统的通信发送给机械臂，使其精确地执行拆袋操作。
19、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述控制参数校正步骤根据机器人控制系统的特点和具体应用需求，确定包括机械臂关节的位置误差补偿、关节速度和加速度限制、控制器增益和补偿在内的需要校正的控制参数。
20、作为本专利技术的一种优选技术方案，通过远程控制实时监控和调整手眼标定过程，以确保获取的数据可以满足实际应用需求。
21、作为本专利技术的一种优选技术方案，进行负反馈控制，使得机器人能够自我修正其位置偏差。
22、采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本专利技术引入了高度精准的3d相机定位技术，能够快速提取和匹配特征点，从而加快了标定过程的速度，提供的手眼标定方法克服了传统定位和操作精度限制，使标定结果具有高精准性，借助精确的标定结果，机器人能够准确识别袋子位置并执行精准拆袋操作，从而提高拆袋过程的准确性和可靠性。本专利技术通过快速准确的标定过程和自动化操作，使得机器人能够快速识别袋子位置并执行拆袋操作，无需过多人工干预，解决了传统标定方法依赖人工干预或繁琐的编程设置、导致操作耗时、效率低下等问题。同时本专利技术的手眼标定技术具有广泛的适应性，可以适用于不同机器人坐标系、视觉系统坐标系之间的转换。解决了传统标定方法依赖特定的标定物体，对环境和机器人姿态要求严格的问题。该技术更加灵活、适应性强，可以在各种场景和环境中进行标定，使得机器人根据相机图像准确计算并调整其位置和姿态，实现各种拆袋操作的需求，在工业自动化、机器人导航、视觉检测等领域具有广泛的应用前景。
23、下文的实施例详细介绍了本专利技术各项技术细节的技术优势及其有益效果。
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1.一种拆袋机器人的手眼标定方法，其特征在于：所述方法的实施包括以下步骤：标定板选择和安装、启动标定程序、特征点选择与匹配、计算手眼关系、控制参数校正。
2.根据权利要求1所述的拆袋机器人的手眼标定方法，其特征在于：所述标定板选择和安装步骤中标定板为四行三列棋盘标定板，放置在机械臂工作区域内。
3.根据权利要求1所述的拆袋机器人的手眼标定方法，其特征在于：所述标定程序基于高分辨率和高精度的3D扫描技术，通过3D相机采集标定板在不同位置和姿态下的图像数据，并对图像数据进行处理和分析。
4.根据权利要求3所述的拆袋机器人的手眼标定方法，其特征在于：在采集图像数据时，通过设定阈值和限制条件，保证采集的数据具有代表性和准确性。
5.根据权利要求1所述的拆袋机器人的手眼标定方法，其特征在于：所述特征点选择与匹配步骤在3D点云图中选择标定板角点位置作为特征点，计算特征点周围区域的梯度直方图作为特征描述子，通过特征描述子之间的相似度匹配来实现特征点匹配，建立特征点之间的对应关系，获得相机坐标系到标定板坐标系的变换矩阵。
6.根据权利要
7.根据权利要求1所述的拆袋机器人的手眼标定方法，其特征在于：计算手眼关系步骤根据图像处理与坐标转换的结果，计算机械臂的运动轨迹和操作参数，并将计算结果通过与机械臂控制系统的通信发送给机械臂，使其精确地执行拆袋操作。
8.根据权利要求1所述的拆袋机器人的手眼标定方法，其特征在于：所述控制参数校正步骤根据机器人控制系统的特点和具体应用需求，确定包括机械臂关节的位置误差补偿、关节速度和加速度限制、控制器增益和补偿在内的需要校正的控制参数。
9.根据权利要求1至7中的任何一项所述的拆袋机器人的手眼标定方法，其特征在于：通过远程控制实时监控和调整手眼标定过程，以确保获取的数据可以满足实际应用需求。
10.根据权利要求8所述的拆袋机器人的手眼标定方法，其特征在于：进行负反馈控制，使得机器人能够自我修正其位置偏差。
...【技术特征摘要】
1.一种拆袋机器人的手眼标定方法，其特征在于：所述方法的实施包括以下步骤：标定板选择和安装、启动标定程序、特征点选择与匹配、计算手眼关系、控制参数校正。
2.根据权利要求1所述的拆袋机器人的手眼标定方法，其特征在于：所述标定板选择和安装步骤中标定板为四行三列棋盘标定板，放置在机械臂工作区域内。
3.根据权利要求1所述的拆袋机器人的手眼标定方法，其特征在于：所述标定程序基于高分辨率和高精度的3d扫描技术，通过3d相机采集标定板在不同位置和姿态下的图像数据，并对图像数据进行处理和分析。
4.根据权利要求3所述的拆袋机器人的手眼标定方法，其特征在于：在采集图像数据时，通过设定阈值和限制条件，保证采集的数据具有代表性和准确性。
5.根据权利要求1所述的拆袋机器人的手眼标定方法，其特征在于：所述特征点选择与匹配步骤在3d点云图中选择标定板角点位置作为特征点，计算特征点周围区域的梯度直方图作为特征描述子，通过特征描述子之间的相似度匹配来实现特征点匹配，建立特征点之间的对应关系，获得相机坐标系到标定板坐标系的变换矩阵。
6.根据权利要求1所述的拆袋机器人的手眼标定方法，其特征在于：所述计算手眼关系步骤采用变换矩阵算法得到视觉图像定位坐标与机械...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐瑞尹，戚龙坤，魏东，高延彬，王长伟，郝铎，
申请(专利权)人：北华航天工业学院，
类型：发明
国别省市：
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