CN109732601A - 一种自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的方法和装置，涉及机器人视觉领域，其中，方法包括：在机器人末端安装的工具上固定标定板，使用相机采集标定板图像，将所述采集的标定板图像作为起始位姿；设定步长，并发送旋转偏差值给机器人，机器人按照接收的所述旋转偏差值在起始点附近运动，并触发采集图像；对所述图像进行处理，判断机器人位姿与相机光轴的垂直度；所述设备包括机器人和计算机。本发明提供了一种标定相机采集图像的最佳位置的方法，可以得到更加准确的图像。

Description

一种自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的方法和装置

技术领域

本发明涉及机器人视觉领域，尤其涉及一种自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的方法和装置。

背景技术

在自动化领域使用机器人进行上、下料或者是装配操作的过程中，通常机器人的工作方式有两种。一种是基于对机器人进行示教的方式，每一次毛坯或者配件都被固定在同一位置，然后机器人循环执行示教动作来完成上料、下料或者装配，这种操作方式精度很高，需要的专业基础也比较少，但每次工件的位置需要保持不变，缺少柔性；另一种方式借助其他外部传感器获得来料或者装配工件的位姿信息，进而利用外部传感器给出的信息引导工业机器人进行上、下料或者装配。

机器视觉技术作为一种先进的检测技术，基于机器视觉技术的测量方法具有成本低、精度高、安装简易等，其非接触性、实时性、灵活性以及精确性可以帮助机器人随意抓取的零件与示教零件的位姿变化关系。随着工业机器人的快速发展，基于视觉传感器的工业机器人作业被越来越多的应用在各种场景之中。配装机器视觉系统的工业机器人可以具有更好的柔性，以取代人工其可以完成更多的任务，把工人从复杂重复的流水线生产中解放出来。事实上，视觉传感器与机器人的位姿之间关系的标定是保证机器人的定位和抓取精度的根本。

普通的相机只能识别平面的信息，在不使用双目或者是3D相机的情况是难以获得深度信息的，而对普通相机的使用需要摄像机光轴与被检测的面呈垂直关系才能得到最好的检测效果，然而受限于安装，一般摄像机光轴与被检测的工作面都不能达到完全的垂直，当在进行视觉测量时，无法得到最为精确位置和姿态的信息。

在使用单目机器视觉系统之前，首先需要确定相机的图像采集面，而为了达到最好的图像采集效果，应使摄像机的光轴与图像面尽可能的垂直，因此实际应用中需要标定一个与光轴垂直的放置平面。

因此，本领域的技术人员致力于开发一种自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的方法。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种视觉伺服系统在最佳的位置采集图像的方法，从而可以通过图像处理得到更精确的位置和姿态的信息。

为实现上述目的，本发明提供了一种自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的方法，包括如下步骤：

步骤1、在机器人末端安装的工具上固定标定板，计算机控制相机采集所述标定板图像，将采集的所述标定板图像作为起始位姿；

步骤2、设定步长，计算机发送旋转偏差值给所述机器人，所述机器人按照接收的所述旋转偏差值沿工具坐标系XOY面运动，并触发所述计算机采集图像；

步骤3、所述计算机对所述图像进行处理，计算所述图像的标准差值，对比所述计算机采集的所有所述图像，找出所述标准差值最小的图片；

步骤4、所述标准差值最小的图片满足精度范围的要求，标定结束；所述标准差值最小的图片不满足精度范围的要求，以当前最接近所述精度要求的位姿为起始位姿，缩小所述步长，重复步骤2和步骤3过程，直到得到满足所述精度范围要求的位姿。

进一步地，所述标定板与所述机器人的工具坐标系XOY面平行，所述工具坐标系包括X轴和Y轴，所述标定板上有棋盘方格，所述相机的位置是固定的。

进一步地，步骤2.1、人为设定所述步长；

步骤2.2、所述计算机发送一个旋转偏差值给所述机器人；

步骤2.3、所述机器人按照接收的所述旋转偏差值从所述起始位姿在所述工具坐标系XOY面作旋转运动；

步骤2.4、所述机器人运动到位后触发所述计算机采集图像；

步骤2.5、重复步骤2.2、步骤2.3、步骤2.4过程，一共六次；所述旋转偏差值均位于所述起始位姿附近。

进一步地，所述机器人按照接收的所述旋转偏差值从所述起始位姿以所述工具坐标系Y轴为轴旋转；所述机器人按照接收的所述旋转偏差值从所述起始位姿以所述工具坐标系X轴为轴旋转。

进一步地，所述步骤3还包括：

步骤3.1、识别所述采集图像中标定板图形的角点坐标，计算出每个棋盘方格图像的坐标长度；

步骤3.2、使用所述所有的棋盘方格图像的坐标长度计算其标准差；

步骤3.3、对比所述所有图片的标准差值，找出所述标准差值最小的图片。

进一步地，所述步骤4还包括：

步骤4.1、计算所述标准差值最小图片的方格平均长度与理论方格长度的差值；

步骤4.2、所述差值在精度范围内，标定结束；所述差值不在精度范围内，以标准差最小图片为起始位姿，缩小步长，重新开始搜索。

根据本发明的另一个方面，提供的一种自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的装置，包括：

图像采集模块，属于计算机内置模块，用于所述计算机接收所述机器人指令并控制所述相机采集标定板图像；

图像接收模块，属于计算机内置模块，用于所述计算机接收所述图像采集模块采集的标定板图像并保存；

处理模块，属于计算机内置模块，用于对所述图像接收模块接收的图像进行识别处理并保存数据，同时向所述机器人发出运动指令信息；

控制模块，属于机器人内置模块，用于所述机器人接收所述处理模块的指令信息，进行运动，并触发所述图像采集模块进行图像采集；

交互模块，属于机器人和计算机内置模块，用于所述机器人与所述计算机之间的通信；所述图像采集模块、所述图像接收模块、所述处理模块、所述交互模块共同构成计算机程序；所述控制模块、所述交互模块共同构成机器人程序；所述机器人与所述计算机通过网线连接；所述计算机与所述相机通过数据线连接。

进一步地，在本发明的任一装置实施方式中，所述机器人内有存储器，用于存储可执行指令与所述机器人程序。

进一步地，在本发明的任一装置实施方式中，所述计算机内有存储器，用于存储可执行指令与所述计算机程序。

进一步地，所述机器人程序与所述计算机程序共同实现权利要求1至6中任意一项所述方法的指令。

基于本发明上述实施例提供的设备的控制方法和装置，通过在机器人末端安装的工具设置标定板，使用相机采集标定板图像，将所述采集的标定板图像作为起始位姿；设定步长，并发送旋转偏差值给机器人，机器人按照接收的所述旋转偏差值在起始点附近运动，并触发采集图像；对所述图像进行处理，判断机器人位姿与相机光轴的垂直度；缩小步长，以上一个步长的最佳位姿为起始位姿，继续搜索机器人与相机光轴垂直的最佳位姿，直到达到一定精度要求，得到机器人与相机光轴垂直的最佳位姿，成本低、精度高、安装简易等，其非接触性、实时性、灵活性以及精确性可以保证机器人的定位和抓取精度。

以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。

附图说明

图1是本发明的一个较佳实施例的原理流程图；

图2是本发明的一个较佳实施例的系统图；

图3是本发明实施时采集到的用于判断处理的图片；

图4是本发明实施的进行图像处理得到的角点坐标识别效果图；

图5是本发明实施时机器人从起始位姿以工具坐标系Y轴为轴旋转6°、4°、 2°、-2°、-4°、-6°得到的标定板图片；

图6是本发明实施时机器人从起始位姿以工具坐标系X轴为轴旋转6°、4°、 2°、-2°、-4°、-6°得到的标定板图片；

图7是本发明进行优化时计算的标准差值与其对应的图片号。

具体实施方式

以下参考说明书附图介绍本发明的多个优选实施例，使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。

在附图中，结构相同的部件以相同数字标号表示，各处结构或功能相似的组件以相似数字标号表示。附图所示的每一组件的尺寸和厚度是任意示出的，本发明并没有限定每个组件的尺寸和厚度。为了使图示更清晰，附图中有些地方适当夸大了部件的厚度。

首先使用RJ-45标准网线将机器人控制器与计算机连接，然后安装固定相机，连接相机与计算机。

编写计算机程序，计算及以及功能如附图1计算机程序部分。编写机器人程序，机器人的程序的功能如附图1中机器人程序部分。程序的架构如图2。

机器人末端安装着所需使用的工具，本实施例末端工具为一真空吸盘。使携带有标定板的真空吸盘到达固定相机的附近，使标定板位于相机视野中，可以得到如附图 3的标定板图片。

设定步长，计算机将当前步长的旋转偏差值发送给机器人后，机器人开始按照接收到的数据在起始点附近运动，当机器人运动完毕之后通过与计算机之间的通信发送字符串触发计算机通过相机采集图片，并对图片进行处理，处理完毕之后得到图片上棋盘格标定板的角点坐标，如图4。计算机计算每个相邻角点横向和纵向的距离，即计算求出每个棋盘方格的图像坐标长度。计算机保存角点坐标，然后向机器人发送下一个旋转偏差值，机器人运动到位触发采集图像，计算机处理图片，依此循环，直到在起始点附近搜索完毕，处理保存的所有棋盘格标定板图片的角点坐标。

使用所有的方格长度计算其标准差，假设理论上完全垂直后的方格长度为x₀，那么如果每一个方格长度的值都逼近x₀，那么可以认为标定在向着最优方向前进，理论上说当每个方格长度都相等时，标定达到最优的状态，但是由于识别的原因，这种理想状态无法达到，那么可以在所有的方格近似相等时，认定为标定达到最优，假设理论最优化后的方格长度为x₀，当每一个方格长度越是接近时，其所有方格长度平均值就越是接近每一个方格长度，接近理论上的方格长度为x₀，实际方格长度为x，那么有：

当我们进行区域搜索时，只要理论上的点存在与这个区域中，那么搜索行为就是收敛的，一定可以找到一个合适的接近理论上的点存在，这样的搜索才是有意义的。因此可以通过标准差作为判断工具坐标系XOY平面与光轴垂直度的判断标准，当其在某一点附近搜索时，得到的每张图片的标准差的值越小，说明每个方格的长度越一致，工具坐标系XOY平面与光轴垂直度就越好。对比计算机采集的所有图片的标准差值，可以得到标准差值最小的图片对应的位姿。

以上一个步长搜索到的最佳位姿作为起始位姿，缩小步长，在新的起始位姿附近重新开始搜索，重复前面所述的搜索操作，可以进一步得到工具坐标系XOY平面与光轴垂直度更好的机器人位姿点。依此可以进一步缩小步长，一直得到在精度要求范围所需要的机器人位姿。

本实施例中设定初始步长为2°，起始位姿得到在其实位姿附近搜索12个点，分别为图片绕横向工具坐标系Y轴旋转偏移为-6°、-4°、-2°、2°、4°、6°得到如附图5，纵向工具坐标系X轴旋转偏移角度为-6°、-4°、-2°、2°、4°、6°得到如附图6。

通过识别图像中棋盘格角点可以得到所有的角点坐标，得到表1为以工具坐标系Y轴为旋转轴搜索得到的旋转角度为6°图片的角点坐标。图像坐标系以图片的横向为 X轴，图片的纵向为Y轴，图片左上角为原点。可以得到7列角点坐标记录如表格1。

计算每一个方格在图像坐标系中的长度可以得到，所识别的角点，角点之间可以得到84个方格长度，计算其值有得到表2。

以x_i表示每一个方格边的长度，μ表示所有方格边长度的均值，N为方格边的条数数，那么计算标准差SD有：

由表2可以计算得到其标准差的值为SD＝1.6573。

对起始位姿的图片以及以工具坐标系Y主轴和X轴旋转得到的图片进行上述处理，求取每一张图片的标准差，图片的顺数为起始图片为第一张，以工具坐标系Y轴旋转 6°、4°、2°、-2°、-4°、-6°为第二到七，以工具坐标系X轴旋转6°、4°、2°、-2°、-4°、 -6°为第八到十三张，如图7。通过比较标准差的大小可以得到标准差最小的图片既可以得到机器人在当前搜索步长的工具坐标系XOY平面与光轴垂直度最佳的位姿。表3 为以2°为步长得到的机器人工具坐标系XOY平面与光轴垂直的最佳位姿为第五张图片对应的位姿，即以从起始位姿以工具坐标系Y轴旋转-2°得到的机器人位姿。

缩小步长，以上一个步长的最佳位姿为起始位姿，重新在其附近进行搜索，一直继续操作，可以得到所需精度范围内的机器人工具坐标系XOY平面与光轴垂直的最优位姿。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

表1以工具坐标系Y轴为旋转轴旋转6°得到图片角点坐标

表2由表1计算得到的所有的方格长度

表3以2°为步长搜索得到的所有图片的标准差值

Claims (10)

1.一种自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

步骤1、在机器人末端安装的工具上固定标定板，计算机控制相机采集所述标定板图像，将采集的所述标定板图像作为起始位姿；

步骤2、设定步长，计算机发送旋转偏差值给所述机器人，所述机器人按照接收的所述旋转偏差值沿工具坐标系XOY面运动，并触发所述计算机采集图像；

步骤3、所述计算机对所述图像进行处理，计算所述图像的标准差值，对比所述计算机采集的所有所述图像，找出所述标准差值最小的图片；

步骤4、所述标准差值最小的图片满足精度范围的要求，标定结束；所述标准差值最小的图片不满足精度范围的要求，以当前最接近所述精度要求的位姿为起始位姿，缩小所述步长，重复步骤2和步骤3过程，直到得到满足所述精度范围要求的位姿。

2.如权利要求1所述的自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的方法，其特征在于，所述步骤1还包括：

所述标定板与所述机器人的工具坐标系XOY面平行，所述工具坐标系包括X轴和Y轴，所述标定板上有棋盘方格，所述相机的位置是固定的。

3.如权利要求1所述的自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的方法，其特征在于，所述步骤2还包括：

步骤2.1、人为设定所述步长；

步骤2.2、所述计算机发送一个旋转偏差值给所述机器人；

步骤2.3、所述机器人按照接收的所述旋转偏差值从所述起始位姿在所述工具坐标系XOY面作旋转运动；

步骤2.4、所述机器人运动到位后触发所述计算机采集图像；

步骤2.5、重复步骤2.2、步骤2.3、步骤2.4过程，一共六次；所述旋转偏差值均位于所述起始位姿附近。

4.如权利要求3所述的自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的方法，其特征在于，所述步骤2.3还包括：

步骤2.3.1、所述机器人按照接收的所述旋转偏差值从所述起始位姿以所述工具坐标系Y轴为轴旋转；

步骤2.3.2、所述机器人按照接收的所述旋转偏差值从所述起始位姿以所述工具坐标系X轴为轴旋转。

5.如权利要求1所述的自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的方法，其特征在于，所述步骤3还包括：

步骤3.1、识别所述采集图像中标定板图形的角点坐标，计算出每个棋盘方格图像的坐标长度；

步骤3.2、使用所述所有的棋盘方格图像的坐标长度按照公式计算所述标准差，标准差公式如下：

步骤3.3、对比所述所有图片的标准差值，找出所述标准差值最小的图片。

6.如权利要求1所述的自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的方法，其特征在于，所述步骤4还包括：

步骤4.1、计算所述标准差值最小图片的方格平均长度与理论方格长度的差值；

步骤4.2、所述差值在精度范围内，标定结束；所述差值不在精度范围内，以标准差最小图片为起始位姿，缩小所述步长，重新进行搜索。

7.一种自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的装置，其特征在于，包括：

图像采集模块，属于计算机内置模块，用于所述计算机接收所述机器人指令并控制所述相机采集标定板图像；

图像接收模块，属于计算机内置模块，用于所述计算机接收所述图像采集模块采集的标定板图像并保存；

处理模块，属于计算机内置模块，用于对所述图像接收模块接收的图像进行识别处理并保存数据，同时向所述机器人发出运动指令信息；

控制模块，属于机器人内置模块，用于所述机器人接收所述处理模块的指令信息，进行运动，并触发所述图像采集模块进行图像采集；

交互模块，属于机器人和计算机内置模块，用于所述机器人与所述计算机之间的通信；所述图像采集模块、所述图像接收模块、所述处理模块、所述交互模块共同构成计算机程序；所述控制模块、所述交互模块共同构成机器人程序；所述机器人与所述计算机通过网线连接；所述计算机与所述相机通过数据线连接。

8.如权利要求7所述的自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的装置，其特征在于，所述机器人内有存储器，用于存储可执行指令与所述机器人程序。

9.如权利要求7所述的自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的装置，其特征在于，所述计算机内有存储器，用于存储可执行指令与所述计算机程序。

10.如权利要求8或权利要求9所述的自动标定机器人位姿与相机光轴垂直的装置，其特征在于，所述机器人程序与所述计算机程序共同实现权利要求1至6中任意一项所述方法的指令。