【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉的，具体而言，涉及一种基于激光补偿的机器人视觉检测方法、系统、终端及介质。
技术介绍
1、20世纪80年代，计算机视觉技术首次应用到了机器人系统中，与传统的机器人相比，视觉机器人在适应能力、控制精度和鲁棒性等方面都更为出色。随着机器人在工业生产中的应用日益广泛，机械臂视觉化已成为机器人领域的一个重要研究方向，也是公认的被广泛认为是现代高新技术发展最重要的方向。对于机械臂视觉化的准确性直接影响了此类机械臂引导的作业的运动精度，机械臂视觉化的准确性直接联系到机械臂视觉的标定，机械臂视觉标定的精度直接影响了工业机械臂运动反馈的精准度，标定的复杂性直接影响了此类机械臂标定的快速性，因此，实现高精度的定位、识别和检测对于机械臂的成功操作至关重要。
2、目前，在面向平面机械臂控制的单目视觉精密检测中，实时捕捉机械臂运动时会出现图像变形，导致对标定物的检测产生严重偏差，影响机械臂定位的准确性，存在准确性较低的问题，有待进一步改进。
技术实现思路
1、基于此，本申请实施例提...
【技术保护点】
1.一种基于激光补偿的机器人视觉检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于预设的相机，持续获取末端标记物图像集信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述畸变系数集信息包括第一畸变系数信息和第二畸变系数信息；所述针对各个所述末端标记物图像信息：获取所述机械臂末端的理论位置对应的第一像素坐标信息，并根据所述第一像素坐标信息和预设的畸变系数集信息，对所述末端标记物图像信息进行畸变纠正处理，确定所述机械臂末端的实测位置对应的第二像素坐标信息，包括：
4.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种基于激光补偿的机器人视觉检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于预设的相机，持续获取末端标记物图像集信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述畸变系数集信息包括第一畸变系数信息和第二畸变系数信息；所述针对各个所述末端标记物图像信息：获取所述机械臂末端的理论位置对应的第一像素坐标信息，并根据所述第一像素坐标信息和预设的畸变系数集信息，对所述末端标记物图像信息进行畸变纠正处理，确定所述机械臂末端的实测位置对应的第二像素坐标信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据多个所述圆心像素坐标信息，确定所述第二像素坐标信息之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第二像素坐标信息和预设的末端位置运动误差计算函数，确...
【专利技术属性】
技术研发人员：王恺，谢凌波，卢清华，黄枢扬，邹家华，陈为林，
申请(专利权)人：佛山大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。