【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及标定的，特别是涉及一种针对机械臂的标定方法、一种机械臂的控制方法、一种机械臂控制中的标定装置、一种机械臂的控制装置、一种电子设备和一种计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在自动化与机器视觉领域中，手眼标定是一种基本而重要的技术，精确的手眼标定对于提高机械臂的操作精度和效率至关重要。
2、传统的手眼标定方法通常依赖于大型的、精确的标定板，通过捕捉板上的图案来确定摄像机视野中的特定点与机械臂之间的空间关系；这种方法存在一些明显的局限性：
3、首先，是设备要求高；需要大型且精确的标定板，增加了系统的整体成本和复杂度。其次，操作繁琐时间效率低，设置和调整大型标定板需要时间和精力，不便于频繁或快速地进行标定；并且在空间受限的环境下，如小型工作室或狭窄的工业场合，使用大型标定板也不方便。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种针对机械臂的标定方法、一种机械臂的控制方法、一种机械臂控制中的标定装置、一种机械臂的控制装置、一种电子设备和一种计算机可读存储介质，包括：
2、一种针对机械臂的标定方法，所述机械臂的末端上设置有目标标识码，所述目标标识码的特征点与所述机械臂的末端的特征点重合，所述方法包括：
3、采集所述机械臂的末端移动至不同位置时，包含有所述目标标识码的第一图像数据；
4、根据所述第一图像数据，确定所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息；
6、根据所述第一坐标信息和所述第二坐标信息，确定目标变换矩阵。
7、可选地，所述根据所述第一图像数据，确定所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息，包括：
8、对所述第一图像数据进行第一预处理，得到第二图像数据；
9、将所述第二图像数据输入预训练的目标检测模型，得到针对所述目标标识码的目标检测框；
10、对所述目标检测框进行检测，得到所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息。
11、可选地，所述第一预处理包括以下至少一项：
12、图像大小调整、归一化像素值。
13、可选地，所述对所述目标检测框进行检测，得到所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息，包括：
14、对所述目标检测框进行第二预处理，得到第三图像数据；
15、识别所述第三图像数据中的边缘，并基于边缘的识别结果对所述第三图像数据中的图形进行过滤，得到第四图像数据；
16、对所述第四图像数据中的图形进行第三预处理，得到第五图像数据；
17、对所述第五图像数据进行识别，以确定所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息。
18、可选地，所述第二预处理包括以下至少一项：
19、灰度转换、噪声滤波、对比度增强。
20、可选地，所述第三预处理包括以下至少一项：
21、透视变换、二值化。
22、可选地，所述第一坐标信息为二维坐标信息，所述第二坐标信息为三维坐标信息，所述根据所述第一坐标信息和所述第二坐标信息，确定目标变换矩阵，包括：
23、将所述第二坐标信息转换成在所述第一坐标系中的第三坐标信息；所述第三坐标信息为三维坐标信息；
24、根据所述第三坐标信息和所述第一坐标信息，确定所述目标变换矩阵。
25、可选地，所述第一坐标信息包括多个，所述第二坐标信息包括多个，所述根据所述第三坐标信息和所述第一坐标信息，确定所述目标变换矩阵，包括：
26、根据各第一坐标信息，以及各第一坐标信息所对应的第三坐标信息，确定多个重投影误差；
27、以最小化所述多个重投影误差的和为目的，得到所述目标变换矩阵。
28、可选地，所述对所述第五图像数据进行识别，以确定所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息，包括：
29、根据预设的标识码模板对所述第五图像数据进行匹配，以确定所述目标标识码的目标标识编码；
30、根据所述目标标识编码，确定所述目标标识码的目标结构信息；
31、根据所述目标结构信息，确定所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息。
32、本专利技术实施例还提供了一种机械臂的控制方法，所述方法包括：
33、获取目标兴趣点在第一坐标系中的第四坐标信息；
34、根据目标变换矩阵和所述第四坐标信息，确定第五坐标信息；其中，所述目标变换矩阵是根据所述机械臂移动至不同位置时，所述机械臂的末端的特征点在第二坐标系中的第二坐标信息，以及基于所述机械臂移动至不同位置时包含有目标标识码的第一图像数据所确定的、所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息生成的；所述目标标识码的特征点与所述机械臂的末端的特征点重合；
35、根据所述第五坐标信息，对所述机械臂进行控制。
36、本专利技术实施例还提供了一种针对机械臂的标定装置，所述机械臂的末端上设置有目标标识码，所述目标标识码的特征点与所述机械臂的末端的特征点重合，所述装置包括：
37、采集模块，用于采集所述机械臂的末端移动至不同位置时，包含有所述目标标识码的第一图像数据；
38、第一确定模块，用于根据所述第一图像数据，确定所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息；
39、第一获取模块，用于获取所述机械臂的末端移动至不同位置时，所述机械臂的末端的特征点在第二坐标系中的第二坐标信息；
40、标定模块，用于根据所述第一坐标信息和所述第二坐标信息，确定目标变换矩阵。
41、可选地，所述第一确定模块，用于对所述第一图像数据进行第一预处理，得到第二图像数据；将所述第二图像数据输入预训练的目标检测模型，得到针对所述目标标识码的目标检测框；对所述目标检测框进行检测，得到所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息。
42、可选地，所述第一预处理包括以下至少一项：
43、图像大小调整、归一化像素值。
44、可选地，所述第一确定模块，用于对所述目标检测框进行第二预处理，得到第三图像数据；识别所述第三图像数据中的边缘，并基于边缘的识别结果对所述第三图像数据中的图形进行过滤，得到第四图像数据；对所述第四图像数据中的图形进行第三预处理，得到第五图像数据；对所述第五图像数据进行识别，以确定所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息。
45、可选地，所述第二预处理包括以下至少一项：
46、灰度转换、噪声滤波、对比度增强。
47、可选地，所述第三预处理包括以下至少一项：
48、透视变换、二值化。
49、可选地，所述第一坐标本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种针对机械臂的标定方法，其特征在于，所述机械臂的末端上设置有目标标识码，所述目标标识码的特征点与所述机械臂的末端的特征点重合，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像数据，确定所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一预处理包括以下至少一项：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标检测框进行检测，得到所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二预处理包括以下至少一项：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第三预处理包括以下至少一项：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一坐标信息为二维坐标信息，所述第二坐标信息为三维坐标信息，所述根据所述第一坐标信息和所述第二坐标信息，确定目标变换矩阵，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一坐标信息包括多个，所述第二坐标信息包括多
9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第五图像数据进行识别，以确定所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息，包括：
10.一种机械臂的控制方法，其特征在于，所述方法包括：
11.一种针对机械臂的标定装置，其特征在于，所述机械臂的末端上设置有目标标识码，所述目标标识码的特征点与所述机械臂的末端的特征点重合，所述装置包括：
12.一种机械臂的控制装置，其特征在于，所述装置包括：
13.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述针对机械臂的标定方法，或者如权利要求10所述机械臂的控制方法。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述针对机械臂的标定方法，或者如权利要求10所述机械臂的控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种针对机械臂的标定方法，其特征在于，所述机械臂的末端上设置有目标标识码，所述目标标识码的特征点与所述机械臂的末端的特征点重合，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像数据，确定所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一预处理包括以下至少一项：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标检测框进行检测，得到所述目标标识码的特征点在第一坐标系中的第一坐标信息，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二预处理包括以下至少一项：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第三预处理包括以下至少一项：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一坐标信息为二维坐标信息，所述第二坐标信息为三维坐标信息，所述根据所述第一坐标信息和所述第二坐标信息，确定目标变换矩阵，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一坐标信息包括多个，所述第二坐标信息包括多...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘志昌，王志浩，游志龙，何标涛，邹姗蓉，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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