【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于误差检测，具体为一种基于双目相机的工业机器人末端位姿误差检测方法。
技术介绍
1、双目相机是一种重要的计算机视觉设备，它通过两个摄像头模拟人眼的立体视觉系统，以获取场景中物体的三维信息，双目相机具有以下优点，硬件要求低，成本也低，普通cmos相机即可满足需求，使得双目相机在成本上具有优势，室内外都适用，只要光线合适，双目相机就可以正常工作，通过计算两个摄像头的图像差异，可以获得高精度的深度信息；工业机器人是广泛应用于工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它们具有一定的自动性，能够依靠自身的动力能源和控制能力实现各种工业加工制造功能；
2、末端位姿误差是指工业机器人末端执行器，如机械臂的末端，相对于期望或目标位姿的实际偏差，这种误差可以影响工业机器人的精度和可靠性，对机器人的性能有重要影响，现有技术中通常采用视觉测量的方式去检测末端位姿，通过获取工业机器人表面的图像进行图像处理和分析，得出工件的几何特性和位姿信息，但是这样的检测方式对环境的光照较为敏感，线变化可能导致图像偏差大，进而影响匹配的准确性和精度，...
【技术保护点】
1.一种基于双目相机的工业机器人末端位姿误差检测方法，其特征在于，检测步骤为：
2.根据权利要求1所述的基于双目相机的工业机器人末端位姿误差检测方法，其特征在于：S1步骤中双目相机为两组摄像头构成，双目相机获取工业机器人图像步骤为：
3.根据权利要求2所述的基于双目相机的工业机器人末端位姿误差检测方法，其特征在于：A1步骤中获取双目相机内外参数通过拍摄已知世界坐标的图像，通过图像去对相机的参数进行求解，参数求解通过EXIF信息去求解，EXIF包括图像的焦距、图像尺寸与图像中心点，其中焦距值直接通过EXIF信息中读取，图像中心点公式为：
<...【技术特征摘要】
1.一种基于双目相机的工业机器人末端位姿误差检测方法，其特征在于，检测步骤为：
2.根据权利要求1所述的基于双目相机的工业机器人末端位姿误差检测方法，其特征在于：s1步骤中双目相机为两组摄像头构成，双目相机获取工业机器人图像步骤为：
3.根据权利要求2所述的基于双目相机的工业机器人末端位姿误差检测方法，其特征在于：a1步骤中获取双目相机内外参数通过拍摄已知世界坐标的图像，通过图像去对相机的参数进行求解，参数求解通过exif信息去求解，exif包括图像的焦距、图像尺寸与图像中心点，其中焦距值直接通过exif信息中读取，图像中心点公式为：
4.根据权利要求1所述的基于双目相机的工业机器人末端位姿误差检测方法，其特征在于：s2步骤中图像处理模块通过使用边缘提取法提取出图像的特征，边缘提取法通过使用canny算子去进行检测，canny算子通过计算图像中像素点的梯度强度与方向，进行非极大值抑制操作，对阈值进行处理，根据高阈值确定的边缘候选点与低阈值连接边缘的候选点来得到最终提取出特征的边缘图像，来获取出两组图像中的特征，将两组特征进行对比，来得到特征的差异，其中梯度的计算公式为：
5.根据权利要求4所述的基于双目相机的工业机器人末端位姿误差检测方法，其特征在于：阈值处理包括两个阈值，高阈值和低阈值；
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