视觉引导类应用总结( 包含详细的旋转中心计算公式)

### 视觉引导类应用总结 #### 一、视觉引导技术概述 视觉引导技术是一种结合了计算机视觉技术和机器人控制技术的应用领域，它主要用于自动化生产线上物料的定位、识别和搬运等任务。通过摄像头获取图像信息，并利用算法处理这些图像数据，从而指导机器人完成精确的动作。本文将详细介绍几种常见的视觉引导技术及其应用场景。 #### 二、单相机引导技术详解 单相机引导技术是指使用单一摄像头来完成物料的定位和姿态调整工作。主要分为以下几种情形： 1. **Stdx Stdy 方法及适用性**： - **定义**：这是一种基于特定特征点的位置和姿态调整方法。 - **应用场景**：适用于取料前需要调整姿态的情况。如，相机固定安装或装在机器人上，先拍照后取料。 - **特点**：确保取到的物料相对于治具的姿态是固定的。 2. **旋转中心法**： - **定义**：该方法通过确定旋转中心来计算物料旋转后的坐标。 - **应用场景**：适用于相机固定安装且先取料后拍照的情形。 - **注意事项**： - 放料位置存在角度时； - 旋转中心远离相机视野中心。 3. **工件坐标系法**： - **定义**：通过建立工件自身的坐标系来进行多相机多工位引导装配。 - **应用场景**：适用于单相机拍摄单个物料后，再根据工件坐标系进行取料和拍照的情况。 - **执行机构**：可以是机器人或者是自行搭建的X/Y/T轴。 #### 三、双相机或多相机引导技术 对于需要高精度定位的任务，可以采用双相机或多相机引导技术。 1. **双相机或多相机引导对位贴合**： - **应用场景**：多相机拍摄单个物料，适用于运动控制平台。 - **技术实现**： - 使用Alignplus软件进行精确对位； - 不使用Alignplus时，可以采用Mylar片或其他方式进行定位。 2. **定位引导方法**： - **Mylar片**：适用于不需要 Alignplus 的场景。 - **Alignplus**：提供更高级的功能支持。 #### 四、非线性标定与九点标定 为了提高视觉引导系统的准确性和可靠性，需要进行非线性标定以及九点标定。 1. **非线性标定**： - **目的**：通过使用棋盘格等标准图案，消除相机成像过程中的非线性误差。 - **适用条件**： - 除非单相机视场范围非常小（小于20mm）或者系统精度要求极高的情况下（几个mm），否则都需要进行非线性标定。 2. **九点标定**： - **目的**：建立相机二维坐标系与机器人二维坐标系之间的转换关系。 - **实施细节**： - 至少需要四个标定点； - 在实际拍照高度上进行标定； - 使用实物标定相比于扎点的精度更高； - 具体实施方式包括： - 相机固定安装从上向下拍照； - 相机固定安装从下向上拍照； - 相机装在机器人上，产品不动，机器人带动相机移动九个位置拍照； - 相机装在机器人上，机器人取放产品移动到九个位置，相机在固定位置拍照。 #### 五、旋转中心计算公式 旋转中心计算公式是单相机引导技术中的一个重要组成部分。假设一个点A(X,Y)绕任意点旋转θ后的坐标为(X’, Y’)。 \[ \begin{align*} X' - X_o &= \cos \theta * (X - X_o) - \sin \theta * (Y - Y_o) \\ Y' - Y_o &= \cos \theta * (Y - Y_o) + \sin \theta * (X - X_o) \end{align*} \] 其中， - \(X\) 和 \(Y\) 分别表示旋转前的特征物的平台坐标； - \(X'\) 和 \(Y'\) 表示一次对位旋转后特征物的平台坐标； - \(X_o\) 和 \(Y_o\) 表示旋转中心的坐标，通常为固定值，事先可以通过校正获得。 通过上述公式，可以计算出旋转后的坐标位置，从而实现精准的物料定位和姿态调整。 #### 六、结论 视觉引导技术在工业自动化领域发挥着重要作用，通过对不同引导方法和技术的理解与应用，可以大大提高生产线的效率和精度。无论是单相机还是多相机引导，都需要根据实际应用场景选择合适的方案，并通过非线性标定、九点标定等手段提高系统的可靠性和准确性。此外，旋转中心计算公式的理解和应用也是确保视觉引导技术有效实施的关键之一。