【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉一种工业机器人，特别是指一种工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法。
技术介绍
1、目前，搭配视觉应用的工业机器人在出厂前均需进行误差校准；在应用现场，再通过标定功能操作，建立相机坐标系与机器人坐标系的贴合映射关系。这一过程存在的问题包括：
2、1.机器人生产厂家需搭建或采购高精度测量平台或设备，通常价格不菲，动辄上百万元人名币，且需要定期花费维护保养设备；出厂精度校准也增加了人工成本，一般单台机器人校准需人工耗时约0.5-1小时；以销售千台机器人计算，出厂校准人工成本近十万元；
3、2.出厂校准通常针对的是机器人全局运动空间，而不能提升对应机器人在实际应用中局部空间的精度，因此不能充分发挥机器人精度性能，限制了机器人的应用；
4、3.在机器人应用中，时常出现关节零位丢失现象，而此时又必须通过繁琐的操作找回零位，甚至返厂校准后，再进一步通过重新标定操作，建立机器人坐标系与视觉坐标系的映射关系。
技术实现思路
1、为了克服上述缺陷，本专利技术提供一种工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法，该工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法能够提升基于视觉应用工况涉及的工业机器人局部运动空间的定位精度，无需出厂误差校准，降低了设备调试成本。
2、本专利技术为了解决其技术问题所采用的技术方案：一种工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法，包括以下步骤：
3、步骤一：在工业机器人的应用区域选取两个以上的基准点；
4、步
5、步骤三：分别计算在机器人坐标系和视觉坐标系下的基准点之间的相对位置，计算基准点之间相对位置在两个坐标系下的偏差；
6、步骤四：建立工业机器人的dh参数模型，并建立工业机器人各关节间坐标系转换矩阵a；
7、步骤五：将步骤三计算获得的各个偏差数据进行迭代计算，得出基准点之间相对位置在机器人坐标系下和视觉系统坐标系下的标定误差，根据标定误差补偿dh模型的参数，换算校准后形成基准点新坐标；
8、步骤六：采用迭代算法，根据基准点新坐标和基准点在视觉系统下的坐标，建立机器人坐标系与视觉坐标系映射关系，即两个坐标系之间的转换矩阵。
9、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤一中工业机器人的应用区域均匀选定基准点。
10、作为本专利技术的进一步改进，步骤一种基准点的选取个数k满足以下条件：
11、k*n≥dnum；
12、其中，n为需校准的位置坐标维度数；
13、dnum为需要校准的参量数；
14、作为本专利技术的进一步改进，所述dnum的值为机器人自由度数乘以5。
15、作为本专利技术的进一步改进，步骤二中将基准点在机器人坐标系和视觉坐标系下的坐标值分别记为pt和pct，在步骤三中在机器人坐标系和视觉坐标系下的基准点之间的相对位置分别为pt1-pt2和pct1-pct2，并记dpt＝pct-pt，基准点之间相对位置在两个坐标系下的偏差为y，则：
16、y＝dpt1-dpt2＝(pct1-pct2)-(pt1-pt2)。
17、作为本专利技术的进一步改进，步骤四中建立工业机器人关节i以及其前后的关节点i+1和i-1之间的间坐标系转换矩阵ai如下：
18、
19、其中，其中c和s分别表示cos和sin，θ为关节绕轴旋转角度，a为相邻关节轴间距，α为相邻关节轴线夹角，d为关节沿轴平移距离。
20、作为本专利技术的进一步改进，步骤五中采用最小二乘法，基于上述y的计算公式，对偏差数据进行迭代计算，并求解φ值：
21、
22、其中，
23、φ＝[(mθ1-mθ2)(md1-md2)(ma1-ma2)(mα1-mα2)]；
24、上述φ计算式中，m是依据公式针对步骤四中的模型参数分别计算的算子(i指第i列，γ＝θ，d，α和a)；θ1，d1，α1，a1和θ2，d2，α2和a2分别是计算相对距离的两个点对应的dh模型变量参数，ai为关节间坐标系转换矩阵，ti为i关节相对基坐标系转换矩阵，则ti＝a1·a2…ai。
25、本专利技术的有益效果是：本专利技术通过在工业机器人的应用区域选取基准点，并通过工业机器人的操作点在基准点之间平移的方式获得各个基准点在机器人坐标系和视觉系统坐标系的坐标值，对基准点之间的相对位置在机器人坐标系和视觉坐标系进行偏差迭代计算，获得机器人坐标系和视觉坐标系之间的转换矩阵，进而通过视觉系统坐标系可以对机器人坐标系进行转换，即通过视觉系统可以实现对机器人的校准，还可以在机器人丢失零点位置时，根据视觉系统坐标找回机器人零点位置，无需复杂的找零操作，本专利技术针对工业机器人在基于视觉的实际工程应用中，不必进行出厂校准操作，降低人工成本及昂贵平台的使用损耗，提升了产能，实现了工业机器人基于视觉应用的校准和标定一体化操作，大大提升了应用效率，且规避了机器人零位丢失后复杂的应对措施，与出厂全局运动空间校准操作相比，本专利技术可针对性地提升应用空间内及周边机器人定位精度性能。
26、说明书附图
27、图1为工业机器人dh参数模型；
28、图2为采用最小二乘法对偏差数据进行迭代计算流程图。
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1.一种工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法，其特征在于：所述步骤一中工业机器人的应用区域均匀选定基准点。
3.根据权利要求1所述的工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法，其特征在于：步骤一种基准点的选取个数K满足以下条件：
4.根据权利要求3所述的工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法，其特征在于：所述Dnum的值为机器人自由度数乘以5。
5.根据权利要求1所述的工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法，其特征在于：步骤二中将基准点在机器人坐标系和视觉坐标系下的坐标值分别记为Pt和PCt，在步骤三中在机器人坐标系和视觉坐标系下的基准点之间的相对位置分别为Pt1-Pt2和PCt1-PCt2，并记dPt＝Pct-Pt，基准点之间相对位置在两个坐标系下的偏差为Y，则：
6.根据权利要求5所述的工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法，其特征在于：步骤四中建立工业机器人关节i以及其前后的关节点i+1和i-1之间的间坐标系转换矩阵Ai如下：
7.根据权利要求6所述的工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法，其特征在于：步骤五中采用最小二乘法，基于上述Y的计算公式，对偏差数据进行迭代计算，并求解Φ值：
...【技术特征摘要】
1.一种工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法，其特征在于：所述步骤一中工业机器人的应用区域均匀选定基准点。
3.根据权利要求1所述的工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法，其特征在于：步骤一种基准点的选取个数k满足以下条件：
4.根据权利要求3所述的工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法，其特征在于：所述dnum的值为机器人自由度数乘以5。
5.根据权利要求1所述的工业机器人基于视觉应用的校准与标定方法，其特征在于：步骤二中将基准点在机器...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈赣东，葛昌霞，张乐，
申请(专利权)人：昆山艾派科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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