CN108393887B - 一种用于工件手眼标定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种手眼标定方法，尤其是涉及一种用于工件手眼标定方法。本发明根据中间相隔多层的两次手眼标定数据，自动插补计算中间各层的工件位姿坐标。有效的解决了因空间相对位置变化而需要逐层标定的问题，减少了标定次数，节省时间，减少的人工的工作强度，提高了抓取精度。

Description

一种用于工件手眼标定方法
技术领域
本发明涉及一种手眼标定方法，尤其是涉及一种用于工件手眼标定方法。
背景技术
在工业现场，通常使用机械手和工业相机(手眼系统)完成对工件的搬运、包装和安装。为了节省位置，工件采用多层摆放方式，相机摆放位置相对顶层工件空间位置不变，当顶层(第一层)全部工件抓取完成后，为了完成下一层的抓取，工业相机模组需要下降移动固定的距离来保证相机与下一层的相对空间位置不变，如图1，对于n层工件，相机模组需要下降n-1次，在实际生产中，因模组本身存在的加工误差、使用时间过长工装磨损产生的误差、模组抖动等原因，导致相机模组与当前层数的相对空间位置与标准空间位置存在误差，因只进行一次手眼标定，手眼标定数据计算出的当前层的工件坐标无法适用于空间位置产生误差后的手眼抓取。
现有采用逐层手眼标定的模式，每一层有一个标定数据，逐层根据当前层的标定数据计算工件位姿坐标，该方法耗费时间长，速度慢，需要操作工人具备较高的专业知识。
发明内容
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：
一种用于工件手眼标定方法，其特征在于，包括：
步骤1、定义工件的最底层为第一层，层数由下至上依次递增，定义在第m层进行首次手眼标定，获取当前层数m，得到手眼标定数据，手眼标定数据是相机坐标系与机械手末端夹具之间的位姿关系M，相机垂直于工件表面采集当前层数图像Image1，计算图像中心点，根据经典手眼标定算法 Tsai-Lenz得到图像中心点基于机械手的位姿坐标(xm,ym)；
步骤2、定义在第n层进行二次手眼标定，其中，m<n，m-n>1，获取当前层数n，得到当前层手眼标定数据，采集当前层数图像Image2，计算图像中心点，根据标定数据得到图像中心点基于机械手的位姿坐标(xn,yn)；
步骤3、计算m与n中间层的插补参数Δx,Δy,其中
步骤4、根据插补参数计算m，n中间层数的坐标，具体是：定义m，n 中间任何一层的层数为p，其中，n>p>m，p-m>0,n-p>0，在当前层数p，对于任意一个工件W，根据m层首次或n层二次手眼标定依据经典手眼标定算法Tsai-Lenz计算出的抓取坐标(xp,yp)，以及此前计算的插补参数进行一次插补校正得到新的抓取坐标(xp_new,yp_new)，其中xp_new＝xp+Δx(p-m)，yp_new＝yp+Δy(p-m)。
因此，本发明具有如下优点：1、本技术根据中间相隔多层的两次手眼标定数据，自动插补计算中间各层的工件位姿坐标；2、本技术有效的解决了因空间相对位置变化而需要逐层标定的问题，减少了标定次数，节省时间，减少的人工的工作强度，提高了抓取精度。
附图说明
附图1是现有技术的原理示意图。
附图2是本发明的原理示意图。
附图3是本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例：
1、规定工件的最底层为第一层，层数依次递增，假设在第m层第一次手眼标定，获取当前层数m，得到手眼标定数据，采集当前层数图像Image1，计算图像中心点，根据标定数据得到图像中心点基于机械手的位姿坐标 (xm,ym)
2、假设在第n层(m<n，m-n>1)第二次手眼标定，获取当前层数n，得到当前层手眼标定数据，采集当前层数图像Image2，计算图像中心点，根据标定数据得到图像中心点基于机械手的位姿坐标(xn,yn)
3、计算m与n中间层的插补参数Δx,Δy,其中
4、根据插补参数计算m，n中间层数的坐标：设层数为p(n>p>m， p-m>0,n-p>0)，在当前层数，以其中一个工件为例，根据第一次手眼标定计算出的抓取坐标(xp,yp)，由于模组误差等原因，此次计算的坐标会出现误差，根据此前计算的插补参数进行一次插补校正得到新的抓取坐标 (xp_new,yp_new)，其中xp_new＝xp+Δx(p-m)，yp_new＝yp+Δy(p-m),其余工件坐标点计算与上式计算方法相同。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (1)

1.一种用于工件手眼标定方法，其特征在于，包括：
步骤1、定义工件的最底层为第一层，层数由下至上依次递增，定义在第m层进行首次手眼标定，获取当前层数m，得到手眼标定数据，手眼标定数据是相机坐标系与机械手末端夹具之间的位姿关系M，相机垂直于工件表面采集当前层数图像Image1，计算图像中心点，根据经典手眼标定算法Tsai-Lenz得到图像中心点基于机械手的位姿坐标(xm,ym)；
步骤2、定义在第n层进行二次手眼标定，其中，m<n，m-n>1，获取当前层数n，得到当前层手眼标定数据，采集当前层数图像Image2，计算图像中心点，根据标定数据得到图像中心点基于机械手的位姿坐标(xn,yn)；
步骤3、计算m与n中间层的插补参数Δx,Δy,其中
步骤4、根据插补参数计算m，n中间层数的坐标，具体是：定义m，n中间任何一层的层数为p，其中，n>p>m，p-m>0,n-p>0，在当前层数p，对于任意一个工件W，根据m层首次或n层二次手眼标定依据经典手眼标定算法Tsai-Lenz计算出的抓取坐标(xp,yp)，以及此前计算的插补参数进行一次插补校正得到新的抓取坐标(xp_new,yp_new)，其中xp_new＝xp+Δx(p-m)，yp_new＝yp+Δy(p-m)。
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