张 航,王晓凯,张云鹏

(1.山西大学 物理电子工程学院,太原 030006; 2.山西迪迈沃科光电工业有限公司,太原 030006)

0 概述

工业机器人视觉引导定位是工业生产智能化的重要环节。准确建立视觉传感器与机械臂末端执行器的几何位置关系,实现图像内像素坐标和机械臂坐标的关联转换是机械臂对目标物准确定位的关键,该过程即手眼关系标定[1-2]。国内外学者基于此做了大量的研究,但同时也存在着相应的问题与不足。传统方法将该问题归结为齐次矩阵方程的求解,以“两步法”[3-4]为代表的传统经典方法,会引起误差传递。文献[5]提出无需迭代计算和初始值估计的非最小化优化方法;文献[6]利用遗传算法解决关节臂视觉检测系统手眼标定问题,这些优化算法在误差存在的情况下都容易出现过早收敛的问题。文献[7]提出基于针孔模型和相机空间操作的两种机械臂视觉定位方法,但其可操作的空间区域范围偏小;文献[8]提出一种线结构光视觉引导的机器人定位系统,实现工业机器人对目标对象的三维定位,但其依赖于线激光的自扫描测量装置结构复杂,不易操作,且增加设备成本。

文献[9]针对物体的三维测量,提出基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法,并采用随机抽样一致算法对误匹配特征点进行剔除;文献[10]提出针对异源图像的一种基于纹理公因子的配准方法,通过RANSAC算法对匹配点对进行提纯;文献[11]基于直接将图像坐标映射到机器人参考坐标的思想,不求解齐次矩阵方程,简化了手眼标定过程。……