Epson机器人第三方视觉校准方法及步骤，视觉软件只需给出像素坐标，机器人函数自动转换为机器人坐标，很实用，简化了视觉软件的工作

这是一篇机器人线激光标定论文，可供参考。主要原理：利用已知半径的标准球面作为标定对象（参考工具），计算线激光传感器与机器人末端之间的变换矩阵。

为实现基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统连续扫描，需要计算投影仪投影的任意光平面与摄像机图像平面的空间位置关系，进而需要求取摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系。求取摄像机的内参数，在标定板上选取四个角点作为特征点并利用摄像机内参数求取该四个特征点的外参数，从而知道四个特征点在摄像机坐标系中的坐标。利用投影仪自身参数求解特征点在投影仪坐标系中的坐标，从而计算出摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系，实现结构光视觉标定。利用标定后的视觉系统，对标定板上的角点距离进行测量，最大相对误差为0.277%，表明该标定算法可以应用于基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统。

1、内容：calibration_0.py是使用张正友标定法对棋盘图片标定的python程序，import内是测试使用的棋盘图片，export是程序运行完保存标定棋盘的文件夹。 2、学习目标：了解张正友标定法的过程及实现，可以对摄像机进行标定并矫正其畸变 3、应用场景：工业机器人的视觉标定，使用机器视觉的第一步

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calib_imgs文件夹：存储拍摄得到的左右目图片，左目棋盘格图片存于文件夹1，右目棋盘格图片存于文件夹2。 calib_left.cpp：进行左目摄像头的标定。 calib_right.cpp：进行右目摄像头的标定。 calib_stereo.cpp：进行双目标定。 get_img.cpp：用于移动棋盘格，存储左右目拍摄的图片。 undistort_rectify.cpp：进行双目校正。 环境配置：c++代码、OpenCV 4.5.3环境。

在应用机器视觉技术进行测量时，测量系统的像素当量、系统误差和光源强度等因素均会对测量精度造成影响，因此必须对像素当量和系统误差进行标定，并分析光源强度对工件图像边缘位置的影响。提出一种基于点阵标定板的视觉测量系统综合标定方法，在提取标定圆圆心坐标的基础上，计算圆心距物理尺寸和像素尺寸的比值,得到像素当量；建立圆心实际坐标和理论坐标的二元三次误差模型，并利用最小二乘法拟合求解误差模型系数；通过确定光源强度引起的图像边缘位置误差补偿量，实现测量系统的综合标定。实验结果表明，该方法可以有效提高系统的测量精度。

该程序可一次编译通过，方便研究基于OPENCV的双目视觉标定和三维重建。

机器视觉的开发与应用软件，视觉标定，测量，定位，工业自动化在线检测

为了实现复杂条件下的焊缝检测与跟踪,通过激光扫描技术,开发了环形激光视觉传感器,与机器人手爪一起构成焊接机器人“手眼”系统,从而获得焊缝三维信息。改善了传统的点状或线条状激光视觉传感器信息量少、解释模糊以及跟踪方向单一等问题。研究了用于焊缝定位与跟踪的环形激光视觉传感器系统的内外参量标定,提出了实现焊缝三维计算的模型,最后,以对接接头、搭接接头、角接接头为对象进行了试验验证,并对标定精度进行了分析。结果表明:环形激光在不同的焊缝表现了不同的形态,结合标定试验结果,能够计算被检测焊缝的三维坐标,计算精度能够满足试验要求。