CN109671122A - 手眼相机标定方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及机器视觉领域，其公开了一种手眼相机标定装置，解决传统技术的标定流程复杂，容易导致误差的问题。本发明中的手眼相机标定装置，包括：机械臂控制模块，用于机械臂的移动控制；图像数据采集与处理模块，用于图像数据的获取及处理；手眼相机标定模块，用于获得像素坐标系和机器人坐标系之间的转换关系。此外，本发明还公开了对应的手眼相机标定方法，适用于对手眼相机的快速标定。

Description

手眼相机标定方法及装置
技术领域
本发明涉及机器视觉领域，具体涉及一种手眼相机标定方法及装置。
背景技术
单相机标定是指建立相机成像的几何模型，从而可以确定物理空间中的几何位置与其在图像中对应点之间的转换关系。相机成像的几何模型参数即相机的参数，包括内参、外参以及畸变参数等。如果这些相机参数无法获得精确值，那么在实际的应用中则无法确定空间物理位置和像素位置之间的转换关系。然而在图像测量、检测定位等机器视觉的应用中对测量精度有相当高的要求，如果无法确定正确的转换关系，那么则无法满足工业应用的实际需求。所以相机标定是一个必不可少的过程。
手眼相机标定不同于单相机标定，手眼相机标定主要是为了获得各种坐标系之间的转换关系。在实际的应用中，通过视觉技术获得目标的像素坐标，然后利用手眼相机标定获得转换关系，将像素坐标转换到实际的空间物理坐标，供机械手抓取、控制等操作。因此手眼相机标定在实际应用中也是一个必不可少的过程，而且精度要求很高。
传统的手眼相机标定需要制作高精度的标定板，同时需要利用同一相机从不同的位置、不同的角度以及不同的姿态，对标定板拍摄多张照片。这些操作步骤对于实际的工业应用并不友好，整个标定流程较为复杂，而且如果标定板制作不够精确也容易导致误差。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提出一种手眼相机标定方法及装置，解决传统技术的标定流程复杂，容易导致误差的问题。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是：
手眼相机标定装置，包括：
机械臂控制模块，用于机械臂的移动控制；
图像数据采集与处理模块，用于图像数据的获取及处理；
手眼相机标定模块，用于获得像素坐标系和机器人坐标系之间的转换关系。
作为进一步优化，所述图像数据采集与处理模块具体用于，利用安装在机械臂上的相机，在机械臂每次移动后拍摄标定物件的图像，并对拍摄的图像进行处理。
作为进一步优化，所述标定物件为设置于相机拍摄范围内的一张白纸，所述白纸上有标记符号。
作为进一步优化，所述对拍摄的图像进行处理，具体包括：对每次拍摄的标定物件的图像进行存储，然后利用图像处理算法获取标记符号的像素坐标并记录。
作为进一步优化，所述机械臂控制模块，具体用于，控制机械臂按照以下九组偏移坐标值进行移动：(-deltaX,deltaY)、(0,deltaY)、(deltaX,deltaY)、(deltaX,0)、(0,0)、(-deltaX,0)、(-deltaX,-deltaY)、(0,-deltaY)和(deltaX,-deltaY)；其中，deltaX和deltaY分别为预先在水平和垂直两个方向设定的偏移值，所述偏移值的设定需要保证机械臂移动九次的过程中，未发生物理位置变化的标定物件始终处于相机视野范围内。
作为进一步优化，所述手眼相机标定模块，具体用于，根据记录的九组像素坐标值和机械臂移动的九组偏移坐标值，利用上位机进行仿射变换关系的计算，获得像素坐标系与机器人坐标系之间的转换关系矩阵。
此外，基于上述装置，本发明还提供了一种手眼相机标定方法，包括以下步骤：
a.控制机械臂按照预定多组坐标依次进行移动；
b.在机械臂每次移动到相应一组预定坐标后，拍摄标定物件图像并处理；
c.获取像素坐标系和机器人坐标系之间的转换关系。
作为进一步优化，步骤a中，控制机械臂按照以下九组偏移坐标值进行移动：
(-deltaX,deltaY)、(0,deltaY)、(deltaX,deltaY)、(deltaX,0)、(0,0)、(-deltaX,0)、(-deltaX,-deltaY)、(0,-deltaY)和(deltaX,-deltaY)；其中，deltaX和deltaY分别为预先在水平和垂直两个方向设定的偏移值，所述偏移值的设定需要保证机械臂移动九次的过程中，未发生物理位置变化的标定物件始终处于相机视野范围内。
作为进一步优化，步骤b中，所述标定物件为一张白纸，所述白纸上有标记符号；对每次拍摄的标定物件的图像进行存储，然后利用图像处理算法获取标记符号的像素坐标并记录。
作为进一步优化，步骤c中，根据记录的九组像素坐标值和机械臂移动的九组偏移坐标值，利用上位机进行仿射变换关系的计算，获得像素坐标系与机器人坐标系之间的转换关系矩阵。
本发明的有益效果是：
该方案实现的手眼相机标定不需要制作高精度的标定板，也不需要对不同位置的标定板拍摄许多张图像；在实际标定的操作过程中更加方便、快速，同时具有高精度等特点。
附图说明
图1为实施例1中的手眼相机标定装置结构框图；
图2为实施例2中的手眼相机标定方法流程图。
具体实施方式
本发明旨在提出一种手眼相机标定方法及装置，解决传统技术的标定流程复杂，容易导致误差的问题。在本发明中，不需要制作高精度的标定板，而只需要准备一张画有标记符号的白纸即可，在标定过程中，也不需要对不同位置的标定板拍摄多张图像，而只需要控制机械臂按照预定坐标移动几次拍摄标定物图像即可，标定物在此过程中物理位置未发生变化。
实施例1：
本实施例提供了一种手眼相机标定装置，如图1所示，其包括：
机械臂控制模块，用于机械臂的移动控制；
图像数据采集与处理模块，用于图像数据的获取及处理；
手眼相机标定模块，用于获得像素坐标系和机器人坐标系之间的转换关系。
在具体实施上，所述机械臂控制模块，具体用于，控制机械臂按照以下九组偏移坐标值进行移动：(-deltaX,deltaY)、(0,deltaY)、(deltaX,deltaY)、(deltaX,0)、(0,0)、(-deltaX,0)、(-deltaX,-deltaY)、(0,-deltaY)和(deltaX,-deltaY)；其中，deltaX和deltaY分别为预先在水平和垂直两个方向设定的偏移值，所述偏移值的设定需要保证机械臂移动九次的过程中，未发生物理位置变化的标定物件始终处于相机视野范围内。
所述图像数据采集与处理模块具体用于，利用安装在机械臂上的相机，在机械臂每次移动后拍摄标定物件的图像，并对拍摄的图像进行处理；所述标定物件为设置于相机拍摄范围内的一张白纸，所述白纸上有标记符号。所述对拍摄的图像进行处理，具体包括：对每次拍摄的标定物件的图像进行存储，然后利用图像处理算法获取标记符号的像素坐标并记录。
所述手眼相机标定模块，具体用于，根据记录的九组像素坐标值和机械臂移动的九组偏移坐标值，利用上位机进行仿射变换关系的计算，获得像素坐标系与机器人坐标系之间的转换关系矩阵。
实施例2：
本实施例提供了一种手眼相机标定方法，如图2所示，其包括：
1、相机和标定物的设置：
在具体实施中，采用200万像素的basler工业相机，将相机安装在ABB机器人的机械臂上，相机可以跟随机械臂的移动而移动。
准备一个带有标记符号的平整标定物件，比如：在白纸上画上一个黑色圆饼，视为标记符号。将其放在相机的视野范围以内，在配合光源打光的情况下可获得高清图像。
2、控制机械臂按照预定多组坐标依次进行移动：
在具体的实施中，对水平和垂直两个方向分别设定偏移值deltaX和deltaY(单位：mm)，根据设定的偏移值将机械臂移动九次，记录移动九次的偏移坐标值依次为：(-deltaX,deltaY)、(0,deltaY)、(deltaX,deltaY)、(deltaX,0)、(0,0)、(-deltaX,0)、(-deltaX,-deltaY)、(0,-deltaY)和(deltaX,-deltaY)。
3、在机械臂每次移动到相应一组预定坐标后，拍摄标定物件图像并处理：
在机器人控制机械臂每次移动到一组预定偏移坐标值后，通过机械臂上的相机拍摄标定物图像，同时将获得的图像数据存储在上位机的RAM中。在上位机中对图中黑色圆饼的边缘进行拟合，并找到圆心，视为标记符号的像素坐标并记录。
因此，九次移动共获得标记符号的九组像素坐标值(pixel_xi,pixel_yi)，其中整数下标i的取值范围为[1,9]，对应九次机械臂的移动。
4、获取像素坐标系和机器人坐标系之间的转换关系：
在具体的实施中，根据机械臂控制模块获得的九组偏移坐标值，以及对应的九组像素坐标值，利用仿射变换关系：旋转、平移以及缩放进行计算。
RX+T＝Y
其中，R是2x2的矩阵，表示旋转和缩放操作；T是1x2的矩阵，表示平移；X和Y可以分别表示像素坐标和物理偏移坐标。
任意选取三组记录的像素坐标和物理偏移坐标，如：(-deltaX,deltaY)和(pixel_x1,pixel_y1)、(0,deltaY)和(pixel_x2,pixel_y2)以及(deltaX,deltaY)和(pixel_x3,pixel_y3)，则可以求出矩阵R和T，从而获得像素坐标系和机器人坐标系之间的转换关系。
因此，通过本申请的方案可以实现更加方便、快捷的手眼相机标定，基于标定的像素坐标系和机器人坐标系之间的转换关系，当机器人处于运行状态的时候，通过定位算法得到的像素坐标即可以转换为实际的物理坐标，从而可以进行进一步的物件抓取、打螺钉等自动化的操作。

Claims (10)

1.手眼相机标定装置，其特征在于，包括：
机械臂控制模块，用于机械臂的移动控制；
图像数据采集与处理模块，用于图像数据的获取及处理；
手眼相机标定模块，用于获得像素坐标系和机器人坐标系之间的转换关系。
2.如权利要求1所述的手眼相机标定装置，其特征在于，
所述图像数据采集与处理模块具体用于，利用安装在机械臂上的相机，在机械臂每次移动后拍摄标定物件的图像，并对拍摄的图像进行处理。
3.如权利要求2所述的手眼相机标定装置，其特征在于，
所述标定物件为设置于相机拍摄范围内的一张白纸，所述白纸上有标记符号。
4.如权利要求3所述的手眼相机标定装置，其特征在于，
所述对拍摄的图像进行处理，具体包括：对每次拍摄的标定物件的图像进行存储，然后利用图像处理算法获取标记符号的像素坐标并记录。
5.如权利要求4所述的手眼相机标定装置，其特征在于，
所述机械臂控制模块，具体用于，控制机械臂按照以下九组偏移坐标值进行移动：(-deltaX,deltaY)、(0,deltaY)、(deltaX,deltaY)、(deltaX,0)、(0,0)、(-deltaX,0)、(-deltaX,-deltaY)、(0,-deltaY)和(deltaX,-deltaY)；其中，deltaX和deltaY分别为预先在水平和垂直两个方向设定的偏移值，所述偏移值的设定需要保证机械臂移动九次的过程中，未发生物理位置变化的标定物件始终处于相机视野范围内。
6.如权利要求5所述的手眼相机标定装置，其特征在于，
所述手眼相机标定模块，具体用于，根据记录的九组像素坐标值和机械臂移动的九组偏移坐标值，利用上位机进行仿射变换关系的计算，获得像素坐标系与机器人坐标系之间的转换关系矩阵。
7.手眼相机标定方法，应用于如权利要求1-6任意一项所述的系统中，其特征在于，包括以下步骤：
a.控制机械臂按照预定多组坐标依次进行移动；
b.在机械臂每次移动到相应一组预定坐标后，拍摄标定物件图像并处理；
c.获取像素坐标系和机器人坐标系之间的转换关系。
8.如权利要求7所述的手眼相机标定方法，其特征在于，
步骤a中，控制机械臂按照以下九组偏移坐标值进行移动：
(-deltaX,deltaY)、(0,deltaY)、(deltaX,deltaY)、(deltaX,0)、(0,0)、(-deltaX,0)、(-deltaX,-deltaY)、(0,-deltaY)和(deltaX,-deltaY)；其中，deltaX和deltaY分别为预先在水平和垂直两个方向设定的偏移值，所述偏移值的设定需要保证机械臂移动九次的过程中，未发生物理位置变化的标定物件始终处于相机视野范围内。
9.如权利要求8所述的手眼相机标定方法，其特征在于，
步骤b中，所述标定物件为一张白纸，所述白纸上有标记符号；对每次拍摄的标定物件的图像进行存储，然后利用图像处理算法获取标记符号的像素坐标并记录。
10.如权利要求9所述的手眼相机标定方法，其特征在于，
步骤c中，根据记录的九组像素坐标值和机械臂移动的九组偏移坐标值，利用上位机进行仿射变换关系的计算，获得像素坐标系与机器人坐标系之间的转换关系矩阵。
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Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110017852A (zh) * 2019-04-25 2019-07-16 广东省智能机器人研究院 一种导航定位误差测量方法
CN110230981A (zh) * 2019-06-21 2019-09-13 湖南大学 用于大尺寸件的尺寸检测系统及尺寸检测方法
CN110497386A (zh) * 2019-08-26 2019-11-26 中科新松有限公司 一种协作机器人手眼关系自动标定装置及方法
CN110936378A (zh) * 2019-12-04 2020-03-31 中科新松有限公司 一种基于增量补偿的机器人手眼关系自动标定方法
CN111105466A (zh) * 2019-12-04 2020-05-05 南京安科医疗科技有限公司 一种ct系统中相机的标定方法
CN111482964A (zh) * 2020-04-17 2020-08-04 上海智殷自动化科技有限公司 一种新的机器人手眼标定方法
CN111791227A (zh) * 2019-12-31 2020-10-20 深圳市豪恩声学股份有限公司 机器人手眼标定方法、装置及机器人
CN111815711A (zh) * 2020-06-01 2020-10-23 佛山隆深机器人有限公司 一种基于机器人的单相机多视野标定方法
WO2021012122A1 (zh) * 2019-07-19 2021-01-28 西门子（中国）有限公司 机器人手眼标定方法、装置、计算设备、介质以及产品
WO2021012124A1 (zh) * 2019-07-19 2021-01-28 西门子（中国）有限公司 机器人手眼标定方法、装置、计算设备、介质以及产品
CN112489133A (zh) * 2020-11-17 2021-03-12 北京京东乾石科技有限公司 手眼系统的标定方法、装置及设备
CN114332231A (zh) * 2022-03-04 2022-04-12 成都创像科技有限公司 视觉检测设备中机械手与相机的定位方法、装置及介质
CN114612447A (zh) * 2022-03-17 2022-06-10 广东美卡智能信息技术有限公司 一种基于数据标定的图像处理方法及装置、图像处理设备
CN115682926A (zh) * 2022-09-07 2023-02-03 广东爱吉尔机器人科技有限公司 一种一对多快速手眼标定的方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2728374A1 (de) * 2012-10-30 2014-05-07 Technische Universität Darmstadt Erfindung betreffend die Hand-Auge-Kalibrierung von Kameras, insbesondere Tiefenbildkameras
CN104354167A (zh) * 2014-08-29 2015-02-18 广东正业科技股份有限公司 一种机器人手眼标定方法及装置
CN105451461A (zh) * 2015-11-25 2016-03-30 四川长虹电器股份有限公司 基于scara机器人的pcb板定位方法
CN107808401A (zh) * 2017-10-30 2018-03-16 大族激光科技产业集团股份有限公司 机械臂末端的单相机的手眼标定方法
US20180297215A1 (en) * 2017-04-14 2018-10-18 Brown University Eye In-Hand Robot

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2728374A1 (de) * 2012-10-30 2014-05-07 Technische Universität Darmstadt Erfindung betreffend die Hand-Auge-Kalibrierung von Kameras, insbesondere Tiefenbildkameras
CN104354167A (zh) * 2014-08-29 2015-02-18 广东正业科技股份有限公司 一种机器人手眼标定方法及装置
CN105451461A (zh) * 2015-11-25 2016-03-30 四川长虹电器股份有限公司 基于scara机器人的pcb板定位方法
US20180297215A1 (en) * 2017-04-14 2018-10-18 Brown University Eye In-Hand Robot
CN107808401A (zh) * 2017-10-30 2018-03-16 大族激光科技产业集团股份有限公司 机械臂末端的单相机的手眼标定方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
郭壮: "视觉伺服机器人动态目标抓取系统设计与研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)信息科技辑》 *

Cited By (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110017852A (zh) * 2019-04-25 2019-07-16 广东省智能机器人研究院 一种导航定位误差测量方法
CN110230981A (zh) * 2019-06-21 2019-09-13 湖南大学 用于大尺寸件的尺寸检测系统及尺寸检测方法
WO2021012124A1 (zh) * 2019-07-19 2021-01-28 西门子（中国）有限公司 机器人手眼标定方法、装置、计算设备、介质以及产品
US12042942B2 (en) 2019-07-19 2024-07-23 Siemens Ltd., China Robot hand-eye calibration method and apparatus, computing device, medium and product
CN113825980B (zh) * 2019-07-19 2024-04-09 西门子（中国）有限公司 机器人手眼标定方法、装置、计算设备以及介质
WO2021012122A1 (zh) * 2019-07-19 2021-01-28 西门子（中国）有限公司 机器人手眼标定方法、装置、计算设备、介质以及产品
CN114174006B (zh) * 2019-07-19 2024-03-05 西门子（中国）有限公司 机器人手眼标定方法、装置、计算设备、介质以及产品
CN113825980A (zh) * 2019-07-19 2021-12-21 西门子（中国）有限公司 机器人手眼标定方法、装置、计算设备、介质以及产品
CN114174006A (zh) * 2019-07-19 2022-03-11 西门子（中国）有限公司 机器人手眼标定方法、装置、计算设备、介质以及产品
CN110497386A (zh) * 2019-08-26 2019-11-26 中科新松有限公司 一种协作机器人手眼关系自动标定装置及方法
CN110497386B (zh) * 2019-08-26 2021-03-30 中科新松有限公司 一种协作机器人手眼关系自动标定方法
CN110936378A (zh) * 2019-12-04 2020-03-31 中科新松有限公司 一种基于增量补偿的机器人手眼关系自动标定方法
CN111105466A (zh) * 2019-12-04 2020-05-05 南京安科医疗科技有限公司 一种ct系统中相机的标定方法
CN111105466B (zh) * 2019-12-04 2024-02-02 南京安科医疗科技有限公司 一种ct系统中相机的标定方法
CN111791227A (zh) * 2019-12-31 2020-10-20 深圳市豪恩声学股份有限公司 机器人手眼标定方法、装置及机器人
CN111791227B (zh) * 2019-12-31 2022-03-11 深圳市豪恩声学股份有限公司 机器人手眼标定方法、装置及机器人
CN111482964A (zh) * 2020-04-17 2020-08-04 上海智殷自动化科技有限公司 一种新的机器人手眼标定方法
CN111815711B (zh) * 2020-06-01 2023-08-18 佛山隆深机器人有限公司 一种基于机器人的单相机多视野标定方法
CN111815711A (zh) * 2020-06-01 2020-10-23 佛山隆深机器人有限公司 一种基于机器人的单相机多视野标定方法
CN112489133A (zh) * 2020-11-17 2021-03-12 北京京东乾石科技有限公司 手眼系统的标定方法、装置及设备
CN114332231A (zh) * 2022-03-04 2022-04-12 成都创像科技有限公司 视觉检测设备中机械手与相机的定位方法、装置及介质
CN114332231B (zh) * 2022-03-04 2022-06-14 成都创像科技有限公司 视觉检测设备中机械手与相机的定位方法、装置及介质
CN114612447A (zh) * 2022-03-17 2022-06-10 广东美卡智能信息技术有限公司 一种基于数据标定的图像处理方法及装置、图像处理设备
CN115682926A (zh) * 2022-09-07 2023-02-03 广东爱吉尔机器人科技有限公司 一种一对多快速手眼标定的方法
CN115682926B (zh) * 2022-09-07 2023-08-29 广东爱吉尔机器人科技有限公司 一种一对多快速手眼标定的方法

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