机器人与视觉标定 1.相机固定不动, 上往下看引导机器人移动 2.相机固定不动, 下往上看 3.相机固定在机器人上，离旋转中心较近 4.相机固定在机器人上，离旋转中心很远 5.特殊固定方式 – 分离轴 目录 1.相机固定不动, 上往下看引导机器人移动 1.相机固定不动, 上往下看引导机器人移动 1.相机非线性校正 使用标定板做非线性校正 2.相机与机器人做9点标定 可以使用机器人扎9个点，或者机器
1 引言工业机器人虽然重复定位精度很高，但由于绝对定位精度很低限制了工业机器人的应用，因此提高绝对定位精度能扩展工业机器人的应用范围。机器人可以将传感器安装在固定位置，具有固定的位置(eye-in-hand)，也可以将传感器安装在机器人的手上，以便通过改变摄像头的视角来获取新图像(即eye-to-hand)。为了使机器人能够准确估计零件相对于其自身底座的三维位置和方向，需要知道机器手臂和其自身底座
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2024-03-10 20:47:32
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机器人配备相机，从而可以通过相机进行物体识别，并进行抓取等一系列操作。本文针对相机畸变问题，进行纠正和标定。一 畸变原因相机成像其实就是基于小孔成像原理的，采用光学镜头取代小孔，使得更多光线汇聚于成像平面，从而可以获得清晰的影像。 但是，由于光学镜头在一定程度上改变了光线的传播路径，导致光线会偏离小孔成像的光路，造成图像的畸变。另外，在光信号转换为数字信号的过程中，也会产生图像的几何畸变。二 标定
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2024-06-05 10:39:39
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文章目录手眼标定原理手眼标定流程定位引导1、单相机抓取定位引导2、单相机纠偏定位引导3、上下相机对位引导 随着工业生产中对自动化的要求越来越高，视觉技术已被广泛引入工业机器人行业，具备视觉的工业机器人能更快、更准、更灵活地完成定位抓取、对位组装等。基于图像分析的视觉技术在机器人引导相关应用中的主要作用是精确获取对象物（待抓取物体）和目标物（待组装物体）的坐标位置和角度，并将图像坐标转换为机器人能
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2023-12-27 17:14:25
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相机固定不动, 上往下看引导机器人移动机器人与视觉标定理论详解相机固定不动, 上往下看引导机器人移动1.相机非线性校正使用标定板做非线性校正2.相机与机器人做9点标定可以使用机器人扎9个点，或者机器人抓住工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标，然后标定3.计算机器人的旋转中心机器人抓取工件分别旋转三个角度摆放到相机视野内，相机可以得到三个坐标值，通过三个坐标值拟合圆获得圆心坐标
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2021-04-08 16:25:22
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相机与机器人做9点标定
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2021-07-16 17:37:47
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《CSDN 人工智能学习笔记》第一部分 机器视觉 第三节 OpenCV入门初步图像读取与显示MatlabPythonC++图像高斯平滑MatlabPythonC++图像缩放MatlabPythonC++颜色空间及阈值化MatlabPythonC++ 声明：本系列博客为本人学习CSDN人工智能课程的学习笔记，仅供学习交流使用。 这里引用百度百科关于OpenCV的描述给大家简单说明一下OpenCV
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2024-05-08 17:03:23
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视觉控制结合视觉处理和运动控制
关注两个应用 ：目标跟踪object tracking 和
人体跟踪（跟随） person following坐标系:相机坐标系
右手坐标系
相机正前方为 z轴正方向
水平方向为 x轴
垂直方向为 y轴目标跟踪object tracking
上面 使用 opencv 跟踪 面部 关键点 和 颜色
跟踪的结果为 目标在 图像中的区域 ROI region of
原创
2023-12-15 10:06:34
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一、 实验目的用OpenCV编写一个程序能检测出给定图像中的人脸，并能给人脸添加一些装饰特效，比如给人脸加上戴眼镜或带口罩或戴帽子等装饰物。二、实验要求1、用OpenCV编写一个程序能检测出给定图像中的人脸，并能给人脸添加一些装饰特效，比如给人脸加上戴眼镜或带口罩或戴帽子等装饰物，要求首先能检测出图像中的人脸，进而给人脸的一些部位添加装饰特效，并要求添加的装饰物位置准确，大小合适。 2、认真撰写实
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2024-02-22 16:20:32
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来源：机器人创新生态在工业4.0时代，国家智能制造高速发展，传统的编程来执行某一动作的机器人已经难以满足现今的自动化需求。在很多应用场景下，需要为工业机器人安装一双眼睛，即机器人视觉成像感知系统，使机器人具备识别、分析、处理等更高级的功能，可以正确对目标场景的状态进行判断与分析，做到灵活地自行解决发生的问题。
机器视觉系统组成从视觉软件进入机器视觉行业，有必要全局认识一下机器视觉系统
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2024-02-02 05:35:17
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机器人在建筑行业相关部件产线推进过程中，发现传统的机器人应用方法不能很好的满足实际生产需求，例如建筑行业的钢结构部件，都是些大型，公差范围比较大的部件，工业机器人视觉系统能够实现机器人“眼睛”的功能，一般由如下及部分组成：相机、镜头、光源、图像采集卡、视觉处理器。机器人视觉系统把物体的需要特征识别出来，把相应数据传给机器人系统，机器人再给做出相应的调整，例如焊缝位置，可实现焊缝位置的修正，解决公差
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2024-01-12 22:48:35
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本文档仅用于记录自己在科研过程中研究手眼标定的过程。关于原理的总结，见上一篇博客。手眼标定学习总结：原理、Tsai方法和Matlab代码又经过了元旦3天的调试，今天终于搞定了标定过程。特此记录！1. camera to target首先标定相机在target（棋盘格）的坐标。采用核心matlab代码如下：% calcCameraPose
function [R, t, imagePoints] =
背景介绍
机器人视觉是机器人感知环境的关键技术，广泛应用于自主导航、物体抓取和人机交互等领域。目标检测是机器人视觉的核心任务之一，旨在从图像或视频中识别和定位特定对象。常用的目标检测方法包括传统图像处理（如OpenCV）和深度学习（如YOLO、Faster R-CNN）。本文将介绍基于OpenCV的简单目标检测方法，通过Hough变换检测图像中的圆形对象，并提供Python代码示例。
Hough变
本章讲解如何处理多个视图，以及如何利用多个视图的几何关系来恢复照相机位置 信息和三维结构。通过在不同视点拍摄的图像，我们可以利用特征匹配来计算出三 维场景点以及照相机位置。本章会介绍一些基本的方法，展示一个三维重建的完整 例子;本章最后将介绍如何由立体图像进行致密深度重建。1、外极几何同一个图像点经过不同的投影矩阵产生的不同投影点必须满足:St为外极约束条件。矩阵 F 为基础矩阵。基础矩阵可以由两
//头文件包含
#include "Includes.h" //总头文件
//在此添加全局变量定义
uint8 msg[14] = "Hello! World!";
void PWM_Init(void)
{
//PWM0----------------------------------------上侧旋转舵机
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2024-08-27 20:12:57
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由于近期一个项目需要做机器人相机手眼标定，找到一些基于c++ / opencv的demo代码，见（OpenCV手眼标定（calibrateHandeye()））但是输入项目测量的数据后怎么都不对，为了验证到底是demo代码问题，还是实际测量数据问题，只得先产生一组随机仿真数据，用来验证。这组随机数据的产生过程和结果贡献给大家。一 图示 图1
图
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2024-04-18 14:08:05
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常用术语：位姿：位置与姿态，为了描述空间物体的位置与姿态，我们一般先在物体上设置一个坐标系（位姿）。工具坐标系：我们通常采用设置于机器末端执行器上的工具坐标系（相对于设置于操作臂固定底座的基坐标系）来描述操作臂的位置。TCP：工具中心点，Tool Central Point。操作点。手眼标定的作用将机器人的行为与机器人视觉传感器有机的结合到一起，通过运算使得机器人的手眼成为一个整体，使得机器人的手
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2023-12-14 12:37:12
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1、工具坐标系在工业机器人中，机器人的坐标系分为世界坐标系（WCS）、基坐标系、工件坐标系、工具坐标系。世界坐标系和工件坐标系一般重合，机器人工具坐标的标定就是确定工具坐标系相对于末端法兰盘中心坐标系的变换矩阵。本文对工具坐标系的算法进行总结说明。工具中心点（TCP）位置标定采用最小二乘法进行拟合；工具坐标系（TCF）姿态标定采用坐标系变换进行计算。 为什么进行工具坐标系的标定呢？首先根据实际对象
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2024-01-17 14:59:03
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第二节 物体跟踪OpenCV的video模块提供了几种基于光流的物体跟踪方法。1、cv::buildOpticalFlowPyramid、cv::calcOpticalFlowPyrLK1）cv::buildOpticalFlowPyramid：构造可以传递给calcOpticalFlowPyrLK的图像金字塔。int cv::buildOpticalFlowPyramid (InputArray
相机机械臂手眼标定-眼在手外（二）眼在手外标定原理 眼在手外标定原理公式推导如下： 可推出如下公式： 其中：:从机械臂基座标系到相机坐标系的变换矩阵（个人习惯这么说），实际代表相机坐标系在机械臂基坐标系下的位姿。: 从机械臂基坐标系到机械臂末端坐标系的变换矩阵，代表末端工具坐标系在机械臂基坐标系下的位姿。: 从机械臂末端坐标系到标定板坐标系的变换矩阵，代表标定板坐标系在末端坐标系下的位姿。: 从
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2024-10-19 20:29:59
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