CN105234943B - 一种基于视觉识别的工业机器人示教装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于视觉识别的工业机器人示教装置及方法，其包括：工业机械人的机械手，其端部设有对待测工件工作的末端；大视场相机，拍照视场覆盖机械手的整个有效工作范围；小视场相机，固定在机械手的末端，随机械手的手臂一起移动；以及机械手示教器，接收大视场相机和小视场相机拍摄的图像并预处理相机拍照传来的图像，机械手示教器内设有图像分析软件。本发明中所采取的技术方案是双相机对机器人的运动路径进行规划：由大视场相机进行运动路径的粗略定位和总体规划，由小视场相机对每个粗略定位点进行精确定位。通过本发明可对黏连在工件上的障碍物进行规避，大大提高了机器人的智能水平，且很好的适用于生产线零件的加工、工件的抓取等。

Description

一种基于视觉识别的工业机器人示教装置及方法

技术领域

本发明涉及机器视觉技术领域，尤其涉及基于视觉识别的工业机械人示教装置及方法。

背景技术

工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。工业机器人可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。

机器人技术是一项综合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科的高新技术，是当代研究十分活跃且应用日益广泛的领域，并逐渐成为一个国家工业自动化水平的重要标志。机器视觉是工业机器人领域的关键技术之一，是提高机器人智能水平的关键。

工业机器人作为一种对生产条件和生产环境适应性和灵活性很强的自动化设备，其在机械制造、零件加工和装配以及运输等领域有着广泛应用。工业机器人对稳定提高产品品质、提高生产效率和改善劳动条件起着十分重要的作用。机器视觉作为工业机器人获得环境信息的主要手段之一，它可以增加机器人的自主能力，提高机器人的灵活性。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供基于视觉识别的工业机器人示教装置及方法，为工业机器人提供对工件的自动定位及运动路径规划示教等。

本发明提供一种基于视觉识别的工业机器人示教装置，其特征在于：其包括：工业机械人的机械手，其端部设有对待测工件工作的机械手末端；大视场相机，拍照视场覆盖机械手的整个有效工作范围；小视场相机，固定在机械手的末端，随机械手的手臂一起移动；以及机械手示教器，接收大视场相机和小视场相机拍摄的图像并预处理相机拍照传来的图像，机械手示教器内设有图像分析软件。

本发明还提供一种基于视觉识别的工业机器人示教方法，包括如下步骤：

第一步：对机械手坐标系及大、小视场相机坐标系进行标定，将所有坐标系统一到同一个坐标系；

第二步：大视场相机对机械手工作场景进行拍照，同时大视场相机拍摄的图像对机械手的点位运动路径进行粗定位，机械手示教器的图像分析软件识别出被测工件的轮廓尺寸等信息，通过图像分析软件设定机械手移动的点位路径；

第三步：机械手运动到粗定位点后，由小视场相机对粗定位点位置进行拍照，寻找被测工件的特征信息，移动机械手至小视场相机的图像中心点与被测工件的特征区域中心点重合，该点即为机械手在该处精确的点位信息。

其中，所述第二步还包括：图像分析软件还需判断机械手的点位移动过程中是否有障碍物，如有障碍物，需进行壁障，即根据障碍物的位置与形状，对机械手的点位运动路径进行规划。

其中，所述第一步的具体方法为：选择一标定板置于机械手的工作区域，标定板作为待测工件，大视场相机能对整块标定板成像，以标定板的中心点为坐标原点，建立一个直角坐标系，此坐标系即为机械手点位运动的坐标系，机械手坐标系和大小视场相机坐标都要以此坐标系为基准。

其中，所述第二步的具体方法为：根据机械手在标定板上的点位运动坐标系，建立从大视场相机坐标系转换到机械手点位运动坐标系的旋转矩阵；然后统一机械手坐标系与机械手的点位运动坐标系。

其中，所述机械手的点位运动路径的规划过程为：大视场相机对标定板成像，由图像处理软件对大视场相机拍摄的图像进行处理，求出标定板的轮廓特征，再在示教器上选择机械手的点位信息，并通过坐标旋转矩阵将图像坐标转换为机械点位运动坐标系坐标。

其中，标定板采用棋盘格、或者有规则格子的板。

其中，大视场相机的图像坐标转换为机械手点位运动坐标包括如下过程：

B1：大视场相机坐标到机械手点位运动坐标的坐标转换矩阵，通过此转换矩阵将大视场相机的图像坐标转换为机械手点位运动坐标；

B2：统一机械手1的坐标系与机械手1的点位运动坐标系，保证两坐标系平行。

其中，所述步骤B1的具体方法为：首先，由图像处理软件对大视场相机拍摄的标定板图像进行处理，求标定板所有格点在图像中的像素坐标；然后，建立一个大视场相机坐标到机械手点位运动坐标的坐标转换矩阵，通过此转换矩阵，可将大视场相机的图像坐标转换为机械手点位运动坐标。

其中，大视场相机的图像坐标转换为机械手点位运动坐标的过程为：设定x 坐标为标定板平行于水平面的坐标，y坐标为垂直于x坐标，xy坐标系为机械手点位运动坐标系，x坐标与y坐标的交叉点为0点，即：标定板的中心点，此点将作为机械手的点位运动坐标系的原点；在坐标系中选择三点：p1、p2、p3为人工在示教器上选定的三个点，假设点p1、p2、p3在图像上的像素坐标已知,假设为 (p1r,p1c)，(p2r,p2c)，(p3r,p3c)，根据建立的机械手点位运动坐标系：设定点p1、p2、p3在机械手点位运动坐标系中的坐标分别为(-2,3)、(3,1)、 (2,-2)，建立一个像素点坐标换算至机械手点为运动坐标的换算矩阵＝即：

计算出换算矩阵的各个值后，就可根据旋转矩阵将图像上的各个点转换为机械手点位运动坐标系中的坐标。

其中，所述选择的三点p1、p2、p3为棋盘格中某个小方格的顶点。

其中，所述步骤B2的具体方法为：用大视场相机对标记的两标记点成像，求出该两标记点在图像上的坐标并换算至机械手的点位运动坐标系，计算这两点在机械手点位运动坐标中的距离以及与水平方向的夹角。

其中，所述步骤B2所述的方法，多次调整或旋转机械手至两点在机械手点位运动坐标系中的距离和方向与机械手坐标系的一致。

其中，假定机械手坐标系控制机械手沿其x轴正方向从位置S1处移动到位置 S2处，并在各位置处标记之，大视场相机对标记点拍照，求出标记点中心点的图像坐标，假设S1＝(S1r,S1c),S2＝(S2r,S2c)，机械手1的点位运动坐标系的坐标为S1*H换算矩阵，S2*换算矩阵，机械手的点位运动坐标系中线段S1、S2与x 轴正方向夹角即为机械手坐标系与机械手点位运动坐标系统一需要调整的角度。

其中，所述第三步包括如下步骤：

C1：运动机械手末端至其工作位置，小视场相机对标定板成像，计算小视场标定板图像中一个格子的实际长度S与其像素长度的比例即可以得到小视场相机的标定系数C:

C2：大视场相机对机械手工作范围内的待测工件成像，待测工件或待测工件及其障碍物的外形轮廓，粗略选定机械手运动的各个点位的像素坐标，并通过第一步所述方法，将各个点位的像素坐标转换为机械手点位运动坐标。

C3：驱动机械手按该路径运动，机械手运动至各粗略定位点之后，由小视场相机对当前环境进行成像，计算小视场相机中心点与机械手的末端工作点的像素距离，根据C1步骤所得标定结果将像素距离换算成长度距离，并驱动机械手移动小视场相机中心与机械手的末端工作点重合，小视场相机中心点与机械手的末端工作点的重合点加上小视场相机中心点与机械手末端的固定偏移量即为机械手在该处的精确点位信息。

本发明中所采取的技术方案是双相机对机器人的运动路径进行规划：由大视场相机进行运动路径的粗略定位和总体规划，由小视场相机对每个粗略定位点进行精确定位。通过本发明可对黏连在工件上的障碍物进行规避，大大提高了机器人的智能水平，本发明能很好的适用于生产线零件的加工、工件的抓取等。

附图说明

图1所示为本发明基于视觉识别的工业机器人示教装置的结构示意图；

图2所示为大视场相机坐标系标定示意图；

图3所示机械手坐标系与机械手点位运动坐标系的统一示意图；

图4所示为图3机械手坐标系与机械手点位运动坐标系在坐标系中的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案更清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演和替换，都应该视为属于本发明的保护范围。

机器人技术是一项综合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科的高新技术，是当代研究十分活跃且应用日益广泛的领域，并逐渐成为一个国家工业自动化水平的重要标志。机器视觉是工业机器人领域的关键技术之一，是提高机器人智能水平的关键。

本发明使用机器视觉技术为工业机器人提供自动定位和运动路径规划示教辅助装置，通过对获取的图像正确地提取出工件的特征参数及轮廓信息，对工业机器人的运动路径进行规划示教，为提高机器人的智能水平和环境适应能力提供了良好的技术支撑。

如图1所示为基于视觉识别的工业机器人示教装置的结构示意图，该示教装置主要包括：工业机械人的机械手1，机械手1的端部设有对待测工件3工作的机械手末端11；大视场相机2，其固定在机械手1工作区域的顶端，具体固定在机械手1的前上方，大视场相机2的拍照视场覆盖机械手1的整个有效工作范围，用于对整个工作区域成像，确定被测工件3的轮廓信息；小视场相机4，固定在机械手 1的端部，具体固定在机械手1末端11，小视场相机4可随机械手1的手臂一起移动，小视场相机4的拍照视场只能覆盖被测工件3的某个细节，其用于对机械手1进行精确定位示教；机械手示教器5，分别与大视场相机2和小视场相机4连接，用于接收并预处理相机拍照传来的图像，机械手示教器5内设有图像分析软件。

本发明通过大视场相机2拍摄的图像对机械手1的点位运动路径进行粗定位，用小视场相机4拍摄的图像对机械手1的运动的点位信息(机械手末端11的运动轨迹)进行精确示教。

本发明基于视觉识别的工业机器人示教方法，其包括如下步骤：

第一步：对机械手1坐标系及大、小视场相机2、4坐标系进行标定，将所有坐标系统一到同一个坐标系。

第二步：大视场相机2对机械手1工作场景进行拍照，大视场相机2拍摄的图像对机械手1的点位运动路径进行粗定位，机械手示教器5的图像分析软件识别出被测工件3的轮廓尺寸等信息，然后人工通过图像分析软件设定机械手1移动的点位路径。

图像分析软件还需判断机械手1的点位移动过程中是否有障碍物，如有障碍物，需进行壁障，即根据障碍物的位置与形状，对机械手1的点位运动路径进行规划。

第三步：机械手1运动到粗定位点后，由小视场相机4对粗定位点位置进行拍照，寻找被测工件3的特征信息，移动机械手1至小视场相机4的图像中心点与被测工件3的特征区域中心点重合，该点即为机械手1在该处精确的点位信息。

由于小视场相机4固定在机械手1的末端11一侧，通过小视场相机4拍摄机械手1的末端11运动运动轨迹，从而拍摄被测工件3的工作细节。

本发明示教方法所要解决的主要问题包括：

1、大视场相机坐标系的标定，并统一到同一个坐标系；

2、机械手坐标系与大视场相机坐标系的统一；

3、小视场相机的标定；

4、机械手各个点位精定位及运动路径规划。

所述第一步(系统一到同一个坐标系)的具体方法为：选择一标定板6置于机械手1的工作区域，标定板6作为待测工件，大视场相机2能对整块标定板成像，以标定板6的中心格点为坐标原点，建立一个直角坐标系，此坐标系即为机械手1 的点位运动的坐标系，机械手坐标系和大小视场相机坐标都要以此坐标系为基准。

其中，标定板6采用棋盘格、或者有规则格子的板都可以作为标定板。

所述第二步(粗定位)的具体方法为：根据机械手1在标定板6上的点位运动坐标系，建立从大视场相机2坐标系转换到机械手1点位运动坐标系的旋转矩阵；然后统一机械手1坐标系与机械手1的点位运动坐标系，以保证机械手1坐标系与机械手1的点位运动坐标系方向一致。

机械手1的点位运动路径的规划过程为：大视场相机1对标定板6成像，由图像处理软件对图像进行处理，求出标定板6的轮廓特征，人工在示教器5上选择机械手1的点位信息，并通过坐标旋转矩阵将图像坐标转换为机械点位运动坐标系坐标，由此对机械手1运动路径进行粗略规划。机械手1运动到各个点位之后，由小视场相机4对机械手1的末端11局部成像，逐步调整机械手1至小视场相机4中心点与机械手1局部特征中心点重合，机械手在该点的机械手点位运动坐标加上小视场相机与机械手末端的距离偏差值即为机械手在该点的精确坐标值。由此，可对机械手1的运动路径进行精确规划。若遇障碍物，由于不需对障碍物进行操作，只需根据障碍物的轮廓特征对机械手的运动路径进行粗略调整，无需使用小视场相机4进行精确定位。

由于棋盘格具有规则的格子，标定板6选用棋盘格，在本发明中，棋盘格一个小方格的规格为1mm×1mm。

本发明视场相机的图像坐标转换为机械手点位运动坐标的过程如下的具体步骤如下：

B1：大视场相机坐标到机械手点位运动坐标的坐标转换矩阵，通过此转换矩阵将大视场相机的图像坐标转换为机械手点位运动坐标。

具体方法为：选用一大小合适的标定板6置于机械手1的工作区域中，图2所示为大视场相机标定示意图，大视场相机1对整块标定板6成像，由图像处理软件对大视场相机2拍摄的标定板6的图像进行处理，根据标定板6所有点在图像中的像素坐标，建立一个大视场相机坐标到机械手点位运动坐标的坐标转换矩阵，通过此转换矩阵将大视场相机的图像坐标转换为机械手点位运动坐标。

首先由机械手示教器5内的图像处理软件对大视场相机2拍摄的棋盘格图像进行处理，求出棋盘格所有格点在图像中的像素坐标，由于所有格点的在机械手点位运动坐标系中的位置已知；然后，因此可建立一个大视场相机坐标到机械手点位运动坐标的坐标转换矩阵，通过此转换矩阵，可将大视场相机的图像坐标转换为机械手点位运动坐标。

大视场相机的图像坐标转换为机械手点位运动坐标的过程如下：

如图2所示，x坐标为标定板6平行于水平面的坐标，y坐标为垂直于x坐标， xy坐标系为机械手点位运动坐标系，x坐标与y坐标的交叉点为0点，即：标定板6 的中心点，此点将作为机械手1的点位运动坐标系的原点。在坐标系中选择三点， p1、p2、p3为人工在示教器5上选定的三个点，选定的点必须为棋盘格中某个小方格的顶点，以此才能确定选定点在机械手点位运动坐标系中的坐标。通过人工选定，点p1、p2、p3在图像上的像素坐标已知,假设为(p1r,p1c)，(p2r,p2c)， (p3r,p3c)，根据建立的机械手点位运动坐标系，点p1、p2、p3在机械手点位运动坐标系中的坐标分别为(-2,3)、(3,1)、(2,-2)(棋盘格一个小方格的规格为1mm×1mm)。

由此，可建立一个像素点坐标换算至机械手点为运动坐标的换算矩阵即：

计算出换算矩阵HomMatrix的各个值后，就可根据旋转矩阵将图像上的各个点转换为机械手点位运动坐标系中的坐标。

B2：统一机械手1的坐标系与机械手1的点位运动坐标系，保证两坐标系平行：控制机械手1沿机械手坐标的水平方向移动两点，并标记之。其具体方法为：用大视场相机2对两标记点成像，求出它们的在图像上的坐标并换算至机械手1的点位运动坐标系，计算这两点在机械手点位运动坐标中的距离以及与水平方向的夹角，按此计算方法，多次调整或旋转机械手至两点在机械手点位运动坐标系中的距离和方向与机械手坐标系的一致。

上述步骤B2的具体步骤为：

图3和图4所示，假定基于机械手坐标系控制机械手1沿其x轴正方向从位置S1 处移动到位置S2处，并在各位置处标记之。图3所示为在机械手1的点位运动坐标系中标记点S1、S2所处的位置。具体做法为：大视场相机2对标记点拍照，求出标记点中心点的图像坐标，假设S1＝(S1r,S1c),S2＝(S2r,S2c)，那么换算至机械手1的末端11点位运动坐标系的坐标为S1*换算矩阵HomMatrix，S2*换算矩阵HomMatrix。那么，在机械手1的点位运动坐标系中线段S1、S2与x轴正方向夹角即为机械手坐标系与机械手点位运动坐标系统一需要调整的角度。

所述第三步(机械手1在该处精确的点位信息)的具体方法为：

C1：由于在机械手有效工作区域内放置一块棋盘格标定板6，运动机械手末端至其工作位置，小视场相机对棋盘格标定板成像6，计算小视场棋盘格标定板6 图像中一个格子的实际长度S(单位为毫米)与其像素长度Lens(单位为像素)的比例即可以得到小视场相机的标定系数C:

C2：大视场相机2对机械手1工作范围内的待测工件3成像，通过图像预处理方法求出待测工件3或待测工件3及其障碍物的外形轮廓，在示教器5上人工粗略选定机械手运动的各个点位的像素坐标，并通过第一步所述方法，将各个点位的像素坐标转换为机械手点位运动的毫米坐标。

C3：驱动机械手按该路径运动，机械手运动至各粗略定位点之后，由小视场相机4对当前环境进行成像，计算小视场相机4中心点与机械手的末端11工作点的像素距离，根据c1步骤所得标定结果将像素距离换算成长度距离(单位为毫米)，并驱动机械手移动小视场相机4中心与机械手的末端11工作点重合(可反复按此方法调整)，小视场相机4中心点与机械手的末端11工作点的重合点加上小视场相机4中心点与机械手末端的固定偏移量即为机械手在该处的精确点位信息。

本发明中所采取的技术方案是双相机对机器人的运动路径进行规划：由大视场相机进行运动路径的粗略定位和总体规划，由小视场相机对每个粗略定位点进行精确定位。

本发明利用大小视场双相机系统，对机械手的运动路径进行了确定定位和规划，大大提高了机械手的智能水平，提高了生产效率，减少了人工劳力成本。

本发明的另一个优点还在于可对黏连在待测工件上的障碍物进行规避，大大提高了机器人的智能水平，本发明能很好的适用于生产线零件的加工、工件的抓取等。

Claims (15)

1.一种基于视觉识别的工业机器人示教装置，其特征在于：其包括：

工业机械人的机械手(1)，其端部设有对待测工件(3)工作的机械手末端(11)；

大视场相机(2)，拍照视场覆盖机械手(1)的整个有效工作范围；

小视场相机(4)，固定在机械手(1)的末端，随机械手(1)的手臂一起移动；以及

机械手示教器(5)，接收大视场相机(2)和小视场相机(4)拍摄的图像并预处理相机拍照传来的图像，机械手示教器(5)内设有用于识别被测工件的轮廓尺寸信息，并通过其设定机械手移动点位路径的图像分析软件。

2.权利要求1所述的基于视觉识别的工业机器人示教方法，其特征在于，包括如下步骤：

第一步：对机械手坐标系及大、小视场相机坐标系进行标定，将所有坐标系统一到同一个坐标系；

第二步：大视场相机对机械手工作场景进行拍照，同时大视场相机拍摄的图像对机械手的点位运动路径进行粗定位，机械手示教器的图像分析软件识别出被测工件的轮廓尺寸信息，通过图像分析软件设定机械手移动的点位路径；

第三步：机械手运动到粗定位点后，由小视场相机对粗定位点位置进行拍照，寻找被测工件的特征信息，移动机械手至小视场相机的图像中心点与被测工件的特征区域中心点重合，该点即为机械手在该处精确的点位信息。

3.根据权利要求2所述的示教方法，其特征在于：所述第二步还包括：图像分析软件还需判断机械手的点位移动过程中是否有障碍物，如有障碍物，需进行避障，即根据障碍物的位置与形状，对机械手的点位运动路径进行规划。

4.根据权利要求2或3所述的示教方法，其特征在于：所述第一步的具体方法为：选择一标定板置于机械手的工作区域，标定板作为待测工件，大视场相机能对整块标定板成像，以标定板的中心点为坐标原点，建立一个直角坐标系，此坐标系即为机械手点位运动的坐标系，机械手坐标系和大小视场相机坐标都要以此坐标系为基准。

5.根据权利要求4所述的示教方法，其特征在于：所述第二步的具体方法为：根据机械手在标定板上的点位运动坐标系，建立从大视场相机坐标系转换到机械手点位运动坐标系的转换矩阵；然后统一机械手坐标系与机械手的点位运动坐标系。

6.根据权利要求5所述的示教方法，其特征在于：所述机械手的点位运动路径的规划过程为：大视场相机对标定板成像，由图像处理软件对大视场相机拍摄的图像进行处理，求出标定板的轮廓特征，再在示教器上选择机械手的点位信息，并通过坐标转换矩阵将图像坐标转换为机械手 点位运动坐标系坐标。

7.根据权利要求6所述的示教方法，其特征在于：标定板采用棋盘格、或者有规则格子的板。

8.根据权利要求7所述的示教方法，其特征在于：大视场相机的图像坐标转换为机械手点位运动坐标包括如下过程：

B1：大视场相机坐标到机械手点位运动坐标的坐标转换矩阵，通过此转换矩阵将大视场相机的图像坐标转换为机械手点位运动坐标；

B2：统一机械手(1)的坐标系与机械手(1)的点位运动坐标系，保证两坐标系平行。

9.根据权利要求8所述的示教方法，其特征在于：所述步骤B1的具体方法为：首先，由图像处理软件对大视场相机拍摄的标定板图像进行处理，求标定板所有格点在图像中的像素坐标；然后，建立一个大视场相机坐标到机械手点位运动坐标的坐标转换矩阵，通过此转换矩阵，可将大视场相机的图像坐标转换为机械手点位运动坐标。

10.根据权利要求9所述的示教方法，其特征在于：大视场相机的图像坐标转换为机械手点位运动坐标的过程为：设定x坐标为标定板平行于水平面的坐标，y坐标为垂直于x坐标，xy坐标系为机械手点位运动坐标系，x坐标与y坐标的交叉点为0点，即：标定板的中心点，此点将作为机械手的点位运动坐标系的原点；在坐标系中选择三点：p1、p2、p3为人工在示教器上选定的三个点，假设点p1、p2、p3在图像上的像素坐标已知,假设为(p1r,p1c)，(p2r,p2c)，(p3r,p3c)，根据建立的机械手点位运动坐标系：设定点p1、p2、p3在机械手点位运动坐标系中的坐标分别为(-2,3)、(3,1)、(2,-2)，建立一个像素点坐标换算至机械手点位 运动坐标的即：

计算出转换矩阵的各个值后，就可根据转换矩阵将图像上的各个点转换为机械手点位运动坐标系中的坐标。

11.根据权利要求10所述的示教方法，其特征在于：所述选择的三点p1、p2、p3为棋盘格中某个小方格的顶点。

12.根据权利要求9所述的示教方法，其特征在于：所述步骤B2的具体方法为：用大视场相机对标记的两标记点成像，求出该两标记点在图像上的坐标并换算至机械手的点位运动坐标系，计算这两点在机械手点位运动坐标中的距离以及与水平方向的夹角。

13.根据权利要求12所述的示教方法，其特征在于：所述步骤B2所述的方法，多次调整或旋转机械手至两点在机械手点位运动坐标系中的距离和方向与机械手坐标系的一致。

14.根据权利要求13所述的示教方法，其特征在于：假定机械手坐标系控制机械手沿其x轴正方向从位置S1处移动到位置S2处，并在各位置处标记之，大视场相机对标记点拍照，求出标记点中心点的图像坐标，假设S1＝(S1r,S1c),S2＝(S2r,S2c)，机械手(1)的点位运动坐标系的坐标为S1*转换矩阵，S2*转换矩阵，机械手的点位运动坐标系中线段S1、S2与x轴正方向夹角即为机械手坐标系与机械手点位运动坐标系统一需要调整的角度。

15.根据权利要求9所述的示教方法，其特征在于：所述第三步包括如下步骤：

C1：运动机械手末端至其工作位置，小视场相机对标定板成像，计算小视场标定板图像中一个格子的实际长度S与其像素长度的比例即可以得到小视场相机的标定系数C:

C2：大视场相机对机械手工作范围内的待测工件成像，待测工件或待测工件及其障碍物的外形轮廓，粗略选定机械手运动的各个点位的像素坐标，并通过所述第一步，将各个点位的像素坐标转换为机械手点位运动坐标；

C3：驱动机械手按该路径运动，机械手运动至各粗略定位点之后，由小视场相机对当前环境进行成像，计算小视场相机中心点与机械手的末端工作点的像素距离，根据C1步骤所得标定结果将像素距离换算成长度距离，并驱动机械手移动小视场相机中心与机械手的末端工作点重合，小视场相机中心点与机械手的末端工作点的重合点加上小视场相机中心点与机械手末端的固定偏移量即为机械手在该处的精确点位信息。