CN109454634A - 一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法 - Google Patents

一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法 Download PDF

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Abstract

一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法，包括如下步骤：S1.利用超声波传感器和直线位移传感器，检测出被研究平面的偏斜角度，调整机器人末端姿态与被研究平面平行；S2.根据调整后的机器人末端，利用示教器实时显示坐标值，计算出机器人末端法兰盘和工业相机的几何中心的相对位置关系；S3.利用标准黑白棋牌标定板，选取从多个角度拍摄的多幅图，采用张正友相机标定方法对工业相机的内参矩阵和畸变系数进行求解，并对畸变进行校正；S4.根据相机成像原理，将特征信息从图像坐标转换到相机坐标，再根据相机坐标系和机器人TCP坐标系的相对位置关系，将特征信息点P从相机坐标平移到机器人坐标上。本发明的方法操作简单、计算量小且理解容易。

Description

一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法
技术领域
本发明涉及机器人手眼标定方法技术领域，更具体地，涉及一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法。
背景技术
手眼标定是实现机器人手眼协调的重要前提。所谓手眼标定是统一视觉系统和机器人的坐标系统，从而可使视觉系统所确定的物体位姿转换到机器人坐标系下，由机器人完成对相关特征的处理。
目前，国内外常用的手眼标定方法主要有：传统标定法、自标定法和主动视觉标定法三大类。其中，传统标定法虽然精度高，但标定过程复杂，计算量大，适用于对精度要求特别高的场合；自标定法的鲁棒性比较差；主动视觉标定法，虽然计算简单，但是需要用到昂贵且精度高的仪器，还需要对相机的安装等结构参数要求苛刻。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法。本发明避免了传统方法的操作复杂、计算量大以及理解困难的特点，具有更好地实用性。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法，其中，包括如下步骤：
S1.角度测量和机器人姿态调整：利用超声波传感器和直线位移传感器，检测出被研究平面的偏斜角度，并调整机器人末端姿态与被研究平面平行；
S2.相对位置关系的测量：根据调整后的机器人末端，利用示教器实时显示坐标值，计算出机器人末端法兰盘和工业相机的几何中心的相对位置关系；
S3.相机标定：利用标准黑白棋牌标定板，选取从多个角度拍摄的多幅图，采用张正友相机标定方法对工业相机的内参矩阵和畸变系数进行求解，并对畸变进行校正；
S4.坐标变换：根据相机成像原理，将特征信息从图像坐标转换到相机坐标，再根据相机坐标系和机器人TCP坐标系的相对位置关系，将特征信息点P从相机坐标平移到机器人坐标上。
进一步的，所述步骤S1中，采用直线位移传感器分别测量被研究平面上不同高度的两个点的竖直高度H1、H2以及这两点之间的水平距离L，然后利用公式tanα＝(|H1-H2|)/L计算出被研究平面的倾斜角α。
进一步的，所述步骤S2中，首先在被研究平面上选取特征信息点P，手动控制机械手，使机械手末端法兰盘和工业相机分别靠近被研究平面上的特征信息点P，将这两次的坐标值由机械手控制器返回，并进行比较，然后求出机械手TCP坐标系与工业相机坐标系的相对位置关系(dx，dy，dz)。
进一步的，所述步骤S3中，标定板每个格子的大小为d*d(由标定板决定)，因为真实世界的三维点坐标(x，y，z)处理的复杂性，因此将标定板z方向固定不变，即z＝0，调用Open CV相机标定函数cv2.calibrateCamera()进行标定，该函数会返回标定结果、相机的内参数矩阵MTX以及畸变系数DIST；使用Open CV函数cv2.remmaping()，通过畸变图像和非畸变图像的对应的映射关系进行畸变校正；
相机标定后的光学中心点(CX，CY)和焦距FX、FY，物距ZC，由超声波距离传感器测出。
进一步的，所述步骤S4中，特征信息点P的像素坐标为P(u，v)，图像的长和宽分别为：width，high；像素单元为pixl，单位为mm/pix，所采用的工业相机pixl＝0.0278mm/pix；则图像坐标系下P(X，Y)可以由公式计算得到：
P(X,Y)＝((u-width/2)*pixl,(v-high/2)*pixl)单位：mm
根据三角形相似原理可以得相机坐标系下P(XC，YC)：
XC＝(X-CX)*ZC/FX
YC＝(Y-CY)*ZC/FY
进一步的，根据已经求出的机器人TCP坐标系与工业相机坐标系的相对位置关系(dx，dy，dz)，由机器人控制指令实时返回机器人末端也就是TCP坐标系原点的坐标值，设为(XTCP，YTCP，ZTCP)；则可知特征信息点P在世界坐标系下，也就是以机器人基座为原点的右手坐标系在的值P(XW，YW，ZW)为：
XW＝XTCP+dx+ZC
YW＝XTCP+dy+XC
ZW＝XTCP+dz+YC
这样就可以将被检测平面上的特征信息点P的空间位置信息，以机器人坐标系为参考，进行表示，并将其传给机器人控制器完成对特征信息的处理。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明提供的方法避免了传统方法的操作复杂、计算量大以及理解困难的特点，具有更好的实用性。
附图说明
图1是本发明的整体流程图。
图2是本发明中被研究平面倾斜角度测量原理示意图。
图3是本发明中工业相机成像原理图。
图4是本发明中黑白棋牌标定板的结构示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。附图中描述位置关系仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。
如图1所示，一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法，其中，包括如下步骤：
S1.角度测量和机器人姿态调整：利用超声波传感器和直线位移传感器，检测出被研究平面的偏斜角度，并调整机器人末端姿态与被研究平面平行。
具体的，如图2所示，采用直线位移传感器分别测量被研究平面上不同高度的两个点的竖直高度H1、H2以及这两点之间的水平距离L，然后利用公式tanα＝(|H1-H2|)/L计算出被研究平面的倾斜角α。
S2.相对位置关系的测量：根据调整后的机器人末端，利用示教器实时显示坐标值，计算出机器人末端法兰盘和工业相机的几何中心的相对位置关系。
具体的，首先在被研究平面上选取特征信息点P，手动控制机械手，使机械手末端法兰盘和工业相机分别靠近被研究平面上的特征信息点P，将这两次的坐标值由机械手控制器返回，并进行比较，然后求出机械手TCP坐标系与工业相机坐标系的相对位置关系(dx，dy，dz)。
S3.相机标定：利用标准黑白棋牌标定板，选取从多个角度拍摄的多幅图，采用张正友相机标定方法对工业相机的内参矩阵和畸变系数进行求解，并对畸变进行校正。
具体的，如图4所示，标定板每个格子的大小为d*d(由标定板决定)，因为真实世界的三维点坐标(x，y，z)处理的复杂性，因此将标定板z方向固定不变，即z＝0，调用Open CV相机标定函数cv2.calibrateCamera()进行标定，该函数会返回标定结果、相机的内参数矩阵MTX以及畸变系数DIST；使用Open CV函数cv2.remmaping()，通过畸变图像和非畸变图像的对应的映射关系进行畸变校正；
相机标定后的光学中心点(CX，CY)和焦距FX、FY，物距ZC，由超声波距离传感器测出。
S4.坐标变换：根据相机成像原理，将特征信息从图像坐标转换到相机坐标，再根据相机坐标系和机器人TCP坐标系的相对位置关系，将特征信息点P从相机坐标平移到机器人坐标上。
具体的，如图3所示，特征信息点P的像素坐标为P(u，v)，图像的长和宽分别为：width，high；像素单元为pixl，单位为mm/pix，所采用的工业相机pixl＝0.0278mm/pix；则图像坐标系下P(X，Y)可以由公式计算得到：
P(X,Y)＝((u-width/2)*pixl,(v-high/2)*pixl)单位：mm
根据三角形相似原理可以得相机坐标系下P(XC，YC)：
XC＝(X-CX)*ZC/FX
YC＝(Y-CY)*ZC/FY
根据已经求出的机器人TCP坐标系与工业相机坐标系的相对位置关系(dx，dy，dz)，由机器人控制指令实时返回机器人末端也就是TCP坐标系原点的坐标值，设为(XTCP，YTCP，ZTCP)；则可知特征信息点P在世界坐标系下，也就是以机器人基座为原点的右手坐标系在的值P(XW，YW，ZW)为：
XW＝XTCP+dx+ZC
YW＝XTCP+dy+XC
ZW＝XTCP+dz+YC
这样就可以将被检测平面上的特征信息点P的空间位置信息，以机器人坐标系为参考，进行表示，并将其传给机器人控制器完成对特征信息的处理。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为了清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.角度测量和机器人姿态调整：利用超声波传感器和直线位移传感器，检测出被研究平面的偏斜角度，并调整机器人末端姿态与被研究平面平行；
S2.相对位置关系的测量：根据调整后的机器人末端，利用示教器实时显示坐标值，计算出机器人末端法兰盘和工业相机的几何中心的相对位置关系；
S3.相机标定：利用标准黑白棋牌标定板，选取从多个角度拍摄的多幅图，采用张正友相机标定方法对工业相机的内参矩阵和畸变系数进行求解，并对畸变进行校正；
S4.坐标变换：根据相机成像原理，将特征信息从图像坐标转换到相机坐标，再根据相机坐标系和机器人TCP坐标系的相对位置关系，将特征信息点P从相机坐标平移到机器人坐标上。
2.根据权利要求1所述的一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法，其特征在于，所述步骤S1中，采用直线位移传感器分别测量被研究平面上不同高度的两个点的竖直高度H1、H2以及这两点之间的水平距离L，然后利用公式tanα＝(|H1-H2|)/L计算出被研究平面的倾斜角α。
3.根据权利要求1所述的一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法，其特征在于，所述步骤S2中，首先在被研究平面上选取特征信息点P，手动控制机械手，使机械手末端法兰盘和工业相机分别靠近被研究平面上的特征信息点P，将这两次的坐标值由机械手控制器返回，并进行比较，然后求出机械手TCP坐标系与工业相机坐标系的相对位置关系(dx，dy，dz)。
4.根据权利要求3所述的一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法，其特征在于，所述步骤S3中，将标定板z方向固定不变，调用Open CV相机标定函数cv2.calibrateCamera()进行标定，该函数会返回标定结果、相机的内参数矩阵MTX以及畸变系数DIST；使用OpenCV函数cv2.remmaping()，通过畸变图像和非畸变图像的对应的映射关系进行畸变校正；
相机标定后的光学中心点(CX，CY)和焦距FX、FY，物距ZC，由超声波距离传感器测出。
5.根据权利要求4所述的一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法，其特征在于，所述步骤S4中，特征信息点P的像素坐标为P(u，v)，图像的长和宽分别为：width，high；像素单元为pixl，单位为mm/pix，所采用的工业相机pixl＝0.0278mm/pix；则图像坐标系下P(X，Y)可以由公式计算得到：
P(X,Y)＝((u-width/2)*pixl,(v-high/2)*pixl)单位：mm
根据三角形相似原理可以得相机坐标系下P(XC，YC)：
XC＝(X-CX)*ZC/FX
YC＝(Y-CY)*ZC/FY
6.根据权利要求5所述的一种基于平面图像识别的机器人手眼标定方法，其特征在于，根据已经求出的机器人TCP坐标系与工业相机坐标系的相对位置关系(dx，dy，dz)，由机器人控制指令实时返回机器人末端也就是TCP坐标系原点的坐标值，设为(XTCP，YTCP，ZTCP)；则可知特征信息点P在世界坐标系下，也就是以机器人基座为原点的右手坐标系在的值P(XW，YW，ZW)为：
XW＝XTCP+dx+ZC
YW＝XTCP+dy+XC
ZW＝XTCP+dz+YC
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