一种利用旋转中心进行手眼标定的原理性介绍

最新推荐文章于 2025-05-07 12:01:52 发布
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分类专栏： 日志 文章标签： 经验分享
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三坐标测量圆直径_三坐标测量机标准球原理及测头标定方法
weixin_39674978的博客
11-09 1925
坐标测量机测头标定是测量过程中非常重要的一个环节，在标定过程中产生的误差将影响最终的测量结果，特别是标定不同位置、角度和长度的测头时，标定结果的准确性显得尤其重要。在后续的测量过程中发现问题，再重新标定测头，将会增加较大的工作量，降低工作效率。一、测头标定的原因坐标测量机测头需要标定的原因主要有以下4个方面：1：获得测头测针的红宝石球的补偿直径在测量过程中，测针上的红宝石球以点接触的形式接触被测零...
基于Halcon的2D手眼标定（九点标定+旋转中心）
豆芽的随笔
08-23 3640
9点标定是一种用于手眼标定的常见方法，通过在不同位置采集图像，计算相机和机械臂之间的变换关系。其主要作用是实现机器人视觉系统的精确对接，使得机器人可以准确地识别和操作目标物体，提高自动化任务的精度和效率。
Halcon实现旋转中心标定
最新发布
Major_S的博客
05-07 238
【代码】Halcon实现旋转标定。
机器视觉——旋转中心的标定
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MechMaster
05-21 4万+
旋转中心的计算和使用 1. 为什么要标定旋转中心 2. 如何标定旋转中心 2.1 标定旋转中心的操作步骤 2.2 三点拟合圆心代码： 3. halcon多点拟合圆的方法 4. 如何使用旋转中心计算偏移量 5. 计算一点绕另一点旋转一定角度后新点的坐标
机器视觉手眼标定详解，有用
03-14
目录 1. 相机固定不动 , 上往下看 引导 机器人 移动 2. 相机固定不动 , 下往上看 3. 相机固定在器人上 相机固定在器人上 ，离旋转中心较近 离旋转中心较近 离旋转中心较近 4. 相机固定在器人上 相机固定在器人上 ，离旋转中心 旋转中心 很远 5. 特殊固定方式 – 分离轴
机器视觉旋转中心的标定
Lu_la_la_small的博客
02-08 7954
机器视觉旋转中心标定原课
halocn标定找旋转中心_一种利用旋转中心进行手眼标定的原理性介绍
weixin_39846664的博客
01-16 4320
首先，我们要了解一下常规的手眼标定流程是怎么样的。(一)如果吸嘴中心就是法兰盘的中心则是下面这样的：按九宫格走九个点，取得九组吸嘴的像素坐标与法兰盘的机械坐标(图1)进行标定(二)如果吸嘴位置不在法兰盘中心则标定流程要复杂些：人工创建工具坐标Tool 1，把工具坐标中心创建到标定片的Mark点上去按九宫格走九个点，取得九组特征点的像素坐标与对应的机械坐标进行标定这里的难点是创建工具坐标的方法。人工...
halcon手眼标定.zip_halcom手眼标定_halcon_halcon手眼标定_halcon标定_标定 halcon
07-15
其中，基于棋盘格的标定是最常见的一种，它利用带有已知几何结构的棋盘格作为标定对象，通过拍摄多张不同角度的棋盘格图像，计算出摄像头的内参和外参，进而实现坐标系转换。 进行Halcon手眼标定的步骤大致如下： ...
一种新的四自由度SCARA机器人手眼标定方法.pdf
08-14
然而，对于具有三个平行旋转轴的SCARA机器人，由于结构特点，需要针对其特殊性进行调整和优化。 综上所述，文章提出的新的四自由度SCARA机器人手眼标定方法，通过亚像素角点提取算法和标定块的结合使用，有效提高了...
三维机器视觉 多目相机标定 机器人手眼标定.pdf
07-04
手眼标定是机器人视觉系统中的一种重要技术，它涉及到如何确定机器人的末端执行器（如机械臂）与相机之间的相对位置和方向。这对于机器人进行精确操作（如抓取、组装等）至关重要。 基于HALCON的三维视觉解决方案...
相机标定和旋转轴标定
03-29
张正友标定以及旋转轴标定，通过输入几张图片，来求得摄像机内外参数以及旋转轴的参数。
机器视觉旋转中心标定
qq_43930822的博客
04-13 2948
实际现实项目中，由于机构问题，机械手安装了新的上料工件，导致机械手的法兰中心与上料工件的中心不在一块，这种情况下我们就需要进行旋转中心的标定。类似于法兰克，爱普生等机械手是自带工具坐标重新标定的方法，我们只需要将吸取物料的位置对准同一个点，然后四次移动X,Y轴，将四次获取到的X,Y坐标放置到机械手的程序自动计算就能获取到新的工具坐标。1).如下图，我使用的是螺丝钉去模拟产品上下料的吸嘴进行标定,（我这里使用的是四轴机械手）下面我们开始不使用机械手自带的标定程序就行标定.欢迎大家来指导交流！
旋转中心的标定
JiYuee Note
08-24 1744
如下图，在旋转轴工具上放置一个Mark点，旋转角度，获得三个点，三点拟合圆，获得圆心坐标和旋转半径（默认已经做完九点标定，这三个点转为世界坐标后再计算圆心坐标和旋转半径）
剖析Halcon 9点标定旋转中心标定与使用
william9987的博客
08-10 3万+
主要讲解上下双相机定位贴合的原理和实现过程，包括各种标定、组合使用及具体的halcon源码实现，适用于的X、Y、Z三轴加一旋转轴系统，如模组组成的多轴系统、Scara四轴机器、六轴机器人（在运行过程中保证几个自由度不动，运行即可） 一、标定介绍 1.标定模型A：相机固定（夹具不旋转） 夹具夹取产品或者标定块，选取一个特征，开始进行标定 X轴、Y轴移动一个位置，记录轴的物理坐标：（Qx1，Qy1） 提取图像中对应特征点，图像像素坐标：（Px1，Py1） 运动第N位置，记录下点位轴轴坐标（Q
机器视觉2D点旋转中心标定及旋转后坐标计算
jiangxing11的博客
07-23 1万+
机器视觉2D点旋转中心标定及旋转后的坐标计算一、旋转中心标定二、点旋转后的坐标计算 我们在做机器视觉项目时，尤其是与机械臂的视觉应用中，会经常遇到旋转中心，旋转坐标计算等问题。现将本人在机械臂的相关视觉经验分享给大家，如果有错误的地方也请各位专家进行指出。 一、旋转中心标定 1、在进行旋转中心标定之前，首先得进行机械臂的手眼标定，标定完成之后，所有图像点转换到世界坐标系下进行计算。 2、目前旋转中心标定方法只测试过眼在手外的情况，即：相机固定，机械臂抓取某个带特征（如圆心，角点）的物体，在示教位置进行&
世界坐标系到观察坐标系的变换步骤_机器人工具坐标系标定原理
weixin_39966740的博客
11-28 1817
工业机器人使用过程中经常在机器人末端法兰面安装不同的工具来满足实际生产需求，为了准确控制工具运动的位置与姿态，需要对工具所在坐标系进行标定。对于工业机器人来说，基坐标 与 末端法兰面所在坐标系 之间的关系在制作机器人的时候已经设定好，每次机械臂在运动时，每一个关节的旋转扭角在变化，进而计算出各个关节的坐标系变换，具体原理可以参考机器人D-H坐标系的构建。本文简化其中的关系，假定基坐标 与末端法兰...
【定位教程2----旋转中心标定之方法一】
Quintin
02-22 3万+
【定位教程2----旋转中心标定之方法一】
旋转校正原理_相机标定原理
weixin_36179777的博客
01-13 1069
一、标定原理摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵的过程。基本的坐标系：分别是世界坐标系、相机坐标系、成像平面坐标系、像素坐标系。一般来说，标定的过程分为两个部分：1、从世界坐标系转为相机坐标系，这一步是三维点到三维点的转换。2、从相机坐标系转为成像平面坐标系(像素坐标系)，这一步是三维点到二维点的转换。基本知识摄像机模...
手眼标定旋转中心
03-22
<think>好的，我现在需要回答用户关于手眼标定中旋转中心计算的问题。用户已经提供了四个参考文献，我需要结合这些资料来整理出清晰的步骤和方法。 首先，我得理解用户的问题。他们想知道如何计算手眼标定中的旋转中心，也就是确定机器人法兰中心与相机坐标系之间的关系。根据引用[1]和[3]，旋转中心的计算通常涉及让机器人绕某个轴旋转，通过相机捕捉特征点，然后拟合这些点的轨迹来找到圆心，这个圆心就是旋转中心。这可能适用于眼在手上或眼在手外的情况。 接下来，我需要整理具体的实现步骤。引用[1]提到使用边缘点拟合圆，圆心即为旋转中心。而引用[3]提到利用三个特征点确定圆，进而找到法兰盘中心的像素坐标。这应该涉及到机器人多次旋转，记录不同位置下的特征点坐标，然后进行拟合。 另外，引用[2]提到的Tsai-Lenz方法通常用于手眼标定，虽然主要用于eye-in-hand，但也适用于其他情况。这可能是一个线性求解方法，结合标定板的数据，通过解方程来得到旋转和平移矩阵。不过用户的问题更关注旋转中心，可能需要结合这两种方法。 然后，我需要考虑数学原理。根据引用[4]，坐标系转换是关键。当机器人绕其法兰中心旋转时，特征点在相机坐标系中的轨迹应该是一个圆，圆心对应旋转中心。因此，需要将多个位置下的点坐标用最小二乘法拟合圆，得到圆心坐标。 最后，要确保回答的结构清晰，分步骤说明，并引用相关的资料。同时，用户可能想知道具体的操作流程、数学方法以及示例代码，如果有的话。不过根据提供的引用，没有给出代码，所以可能需要描述算法步骤而不涉及具体代码。 可能还需要生成相关问题，比如旋转中心标定的误差因素，或者与其他标定方法的比较。不过根据用户提供的示例，问题应围绕手眼标定的旋转中心展开。 现在需要将这些思路整理成一个连贯的回答，确保符合系统级指令的要求，使用正确的中文和LaTeX格式，引用标记正确，并生成相关问题。</think>### 手眼标定中旋转中心计算方法 #### 1. **基本原理** 手眼标定中旋转中心的计算依赖于机器人绕固定轴旋转时，特征点在相机坐标系下的轨迹形成圆形路径，圆心即为旋转中心。例如，当机器人法兰（夹爪）中心与相机坐标系不一致时，可通过以下步骤求解： - **数据采集**：机器人绕其法兰轴旋转多个角度（如$0°, 90°, 180°, 270°$），每次旋转后通过相机捕捉标定板上特征点的坐标[^1]。 - **轨迹拟合**：将特征点在不同旋转角度下的坐标拟合为圆，圆心即为法兰中心在相机坐标系中的位置[^3]。 数学上，假设特征点轨迹满足圆方程： $$(x - a)^2 + (y - b)^2 = r^2$$ 其中$(a,b)$为圆心（旋转中心），$r$为半径，通过最小二乘法拟合即可求解。 #### 2. **实现步骤** **(1) 眼在手上（Eye-in-Hand）** - **步骤1**：固定标定板，机器人夹爪（带相机）绕法兰轴旋转，拍摄不同角度下标定板的图像。 - **步骤2**：提取标定板特征点（如角点）的像素坐标$(u,v)$，将其转换为相机坐标系下的坐标$(x,y,z)$[^4]。 - **步骤3**：选择至少三个旋转位置的特征点坐标，拟合圆方程，计算圆心$(a,b)$即为旋转中心[^3]。 **(2) 眼在手外（Eye-to-Hand）** - **步骤1**：固定相机，机器人夹爪（带标定板）绕法兰轴旋转，拍摄多组图像。 - **步骤2**：提取标定板特征点，通过相机标定参数将其转换到世界坐标系。 - **步骤3**：拟合旋转轨迹的圆心，结合机器人运动学参数计算法兰中心与相机的相对位置[^1]。 #### 3. **数学方法扩展** - **Tsai-Lenz方法**：通过线性方程组求解旋转矩阵$R$和平移向量$t$，需至少两个非共面的旋转运动数据[^2]。公式为： $$AX = XB$$ 其中$A$为机器人基座到法兰的变换，$B$为相机到标定板的变换，$X$为手眼矩阵。 - **多位置优化**：使用非线性优化算法（如Levenberg-Marquardt）提高圆心拟合精度，适用于噪声较大的场景。 #### 4. **关键影响因素** - **标定板精度**：特征点提取误差直接影响圆心拟合结果[^4]。 - **旋转轴稳定性**：机器人实际旋转轴需与理论轴一致，否则会引入系统误差[^1]。 - **坐标系对齐**：需明确世界坐标系、相机坐标系与机器人坐标系的转换关系。
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