CN104260112A - 一种机器人手眼定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于机械自动化技术领域，具体涉及一种机器人手眼定位方法。该方法首先在基准工件上贴上标定板，然后建立视觉坐标系并计算基准工件上所有点在视觉坐标系下的坐标，再将基准工件和标定板移动到机器人工位下，通过视觉坐标系和机器人坐标系的转换，最终得到基准工件上所有点的坐标。通过该方法适用于定位范围大、定位精度高的机器人流水线作业。

Description

一种机器人手眼定位方法

技术领域

本发明属于机械自动化技术领域，涉及一种定位方法，具体涉及一种机器人手眼定位方法。

背景技术

随着科技的不断进步，工业生产的自动化程度越来越高，机器人在提高生产效率，确保生产质量、减低生产成本上的作用至关重要。机器人在生产过程中的应用作为普遍，机器人在工作时如何准确的获取工件的位置是很重要的。

传统的做法是在流水线上安装机器人时，依靠机器人安装的精度以及工件在流水线上的摆放精度去控制机器人在工作过程中对工件的定位；这种做法的弊端是显而易见的，机器人的安装精度以及工件的摆放精度都是人工控制，因此，机器人在工作时经常出现对工件定位不准的问题，无法高效的完成工作。

为了解决这一问题，目前，研发出一种机器人和搭配视觉***取代人工对工件进行定位的技术，该技术现已成为了流水线上一种经典方式。

目前市场上的采用的机器人和视觉***方式是：在工作机器人上安装视觉***，工作时，直接通过视觉***对工件进行定位，然后视觉***直接控制机器人进行工作，但是，这种方式的只适用于定位范围小的流水线使用。

因此，现在急需解决的问题就是：如何实现对范围大的流水线进行准确定位。

发明内容

为了解决背景技术中的问题，本发明提出了一种适用于定位范围大、定位精度高的机器人流水线作业的机器人手眼定位方法。

本发明的具体技术方案是：

1、一种机器人手眼定位方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)建立视觉坐标系：

1.1)选取基准工件任意两点为拍摄点，基准工件上的其余点为计算点；设任意两点记为B₁点和B₂；

1.2)调整流水线上基准工件的位置，使得两个拍摄点连线在图像坐标系中投影与图像坐标系的纵坐标轴平行；

1.3)在基准工件上贴上标定板；所述标定板上设置有点矩阵；点矩阵中每一行点的连线都与图像坐标系的横坐标轴平行，每一列点连线与纵坐标轴平行；将点矩阵中任意一点设为原点，原点水平方向上的所有点的连线为横坐标轴，原点竖直方向上的所有点的连线为纵坐标轴，建立视觉坐标系(x^v，y^v)；

2)计算各点在视觉坐标系下的坐标：

2.1)根据标定板上点矩阵中任意两点的实际距离以及拍摄的任意两点的像素值之差的比值计算实际物理尺寸系数；实际物理尺寸系数的具体计算式为：

K_x＝L/M_x，K_y＝L/M_y

其中，标定板上点矩阵中任意两点的实际距离为定值，设为L；

M_x为拍摄的任意两点横坐标方向上的像素值之差，M_y为拍摄的任意两点纵坐标方向上的像素值之差；

K_x为横坐标方向上的实际物理尺寸系数，K_y为纵坐标方向上的实际物理尺寸系数为；

2.2)根据拍摄的B₁点的像素以及视觉坐标系原点的像素值，计算B₁点在视觉坐标系下的坐标，具体计算式为：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{B1}^x=k_x\·(x_{B1}^p-x_0^p)\\ y_{B1}^v=-k_y\·(y_{B1}^p-y_0^p)\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，B₁点的像素值为B₁点在视觉坐标系下的坐标为视觉坐标系原点的像素值为

2.3)根据基准工件的实际结构尺寸，即基准工件上其余点相对于B1点的位置以及基准工件上其余点相对于B₁和B₂点连线角度，计算出基准工件上所有点在视觉坐标系下的坐标：设具体计算式为：

$\left\{\begin{array}{c}{X}^v=\mathrm{dx}\·\cos \mathrm{\θ}-\mathrm{dy}\·\sin \mathrm{\θ}+x_{B1}^v\\ Y^v=\mathrm{dx}\·\sin \mathrm{\θ}+\mathrm{dy}\·\cos \mathrm{\θ}+y_{B1}^v\end{array}\right.---\left(2\right)$

(dx,dy)为基准工件上其余点相对于B1点的位置；

θ为基准工件上其余点与B1点的连线相对于B₁和B₂点连线角度；

3)将基准工件连同标定板移动到机器人工位下；

4)视觉坐标系转换为机器人坐标系：

判断机器人的类型为打孔机器人还是装配机器人；若为打孔机器人，则执行步骤4.1；若为装配机器人，则执行步骤4.2；

4.1)获取基准工件上所有点在打孔机器人坐标系下的坐标：

4.1.1)将基准工件移动至打孔机器人的工位下，获取点矩阵中原点在机器人坐标系下的坐标值并将坐标值作为视觉坐标系在机器人坐标系下的平移量；

4.1.2)计算视觉坐标系纵坐标轴与机器人坐标系纵坐标轴的偏转角以及视觉坐标系横坐标轴与机器人坐标系横坐标轴的偏转角；

4.1.2.1)取点矩阵上至少两列点连线，分别取每一列点连线与机器人坐标系纵坐标轴的夹角，按照求和取平均值的算法，获得视觉坐标系纵坐标轴与机器人坐标系纵坐标轴的偏转角；

4.1.2.2)取点矩阵上至少两行点连线，分别取每一行点连线与机器人坐标系横坐标轴的夹角，按照求和取平均值的算法，获得视觉坐标系横坐标轴与机器人坐标系横坐标轴的偏转角；

4.1.3)根据标定板点矩阵中点连线的实际长度与机器人坐标系的投影关系，获取点连线实际长度与机器人坐标系下点连线的长度之比；

4.1.4)视觉坐标系到机器人坐标的转换公式为：

$\left\{\begin{array}{c}{x}^r=(X^v\·\cos {\mathrm{\θ}}_y-Y^v\·{\cos \mathrm{\θ}}_y)/\cos \left({\mathrm{\θ}}_y\right)\·L_x^{\′}/L_x+x_0^r\\ y^r=-(Y^v\·{\cos \mathrm{\θ}}_x+X^v\·{\cos \mathrm{\θ}}_x)/\cos \left({\mathrm{\θ}}_x\right)\·L_y^{\′}/L_y+y_0^r\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中：为点矩阵中原点在机器人坐标系下的坐标值；

L_x、L_y为点矩阵中点连线的实际长度；

L'_x、L'_y为机器人坐标系下点矩阵中点连线的长度；

θ_x为视觉坐标系纵坐标轴与机器人坐标系纵坐标轴的偏转角；

θ_y为视觉坐标系纵坐标轴与机器人坐标系纵坐标轴的偏转角；

4.2)获取基准工件上所有点在装配机器人坐标系下的坐标：

4.2.1)将基准工件移动至装配机器人的工位下，调整机器人末端安装板与基准工件平行，记录此时的机器人末端旋转角度；

4.2.2)获取点矩阵中原点在机器人坐标系下的坐标值作为视觉坐标系在机器人坐标系下的平移量；

4.2.3)分别取点矩阵中任意行的点连线与机器人坐标系的横坐标轴之间的夹角以及点矩阵中任意列的点连线与机器人坐标系的纵坐标轴之间的夹角；按照求和取平均值的算法计算视觉坐标系与机器人坐标系的偏转角；

4.2.4)获得视觉坐标系到机器人坐标系的转换公式为：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_1^r=x^r+L\·\cos ({\mathrm{\θ}}_1+{\mathrm{\θ}}_L)-L\·\cos ({\mathrm{\θ}}_1+{\mathrm{\θ}}_L+{\mathrm{\θ}}_0)\\ y_1^r=y^r+L\·\sin ({\mathrm{\θ}}_1+{\mathrm{\θ}}_L)-L\·\cos ({\mathrm{\θ}}_1+{\mathrm{\θ}}_L+{\mathrm{\θ}}_0)\end{array}\right.---\left(4\right)$

其中：L为机器人旋转轴点到机器人末端安装板上对准点的距离；

θ_L为机器人末端旋转轴点与机器人末端安装板上对准点的连线与视觉坐标系横坐标的夹角；

θ₁为视觉坐标系与机器人坐标系的偏转角；

θ₀为机器人末端旋转角度；

5)机器人根据得到的工件在机器人坐标系下的坐标对工件进行拾取。

上述图像坐标系是以拍摄的图像的左上角为原点，拍摄图像的横向为横坐标轴，拍摄图像的纵向为纵坐标轴建立的坐标系。

本发明的优点在于：

1、本发明采取视觉坐标系转换机器人坐标系的方法，使得机器人在进行大范围流水线作业时，定位精准。

2、本发明分析了两种工艺的机器人视觉标定方法，适用于弧焊、搬运、码垛、装箱、装配等各种用途的视觉机器人应用。

附图说明

图1为基准工件的主视图；

图2为标定板上点矩阵的示意图；

图3为打孔机器人坐标系与视觉坐标系的关系图；

图4为装配机器人坐标系与视觉坐标系的关系图。

具体实施方式

本发明提出了一种定位范围大、定位精度高的机器人手眼定位方法，以下结合附图对本发明的技术方案进行描述：

由于相机拍摄位置与机器人工作位置不一样，视觉***拍摄定位完成以后需要在流水线上传送一定距离之后由机器人进行操作，在机器人工作之前，需要进行视觉坐标系和机器人坐标系的转换。

步骤1)建立视觉坐标系；

步骤1.1)如图1所示：选取基准工件任意两点为拍摄点，基准工件上的其余点为计算点；设任意两点记为B₁点和B₂点；

步骤1.2)调整流水线上基准工件的位置，使得两个拍摄点(B₁点和B₂点)连线在图像坐标系中投影与图像坐标系的纵坐标轴平行；

其中，图像坐标系就是以拍摄的图像的左上角为原点O，拍摄图像的横向为图像坐标系的横坐标轴X，拍摄图像的纵向为图像坐标系的纵坐标轴Y建立的坐标系(X，Y)；

步骤1.3)在基准工件上贴上标定板(标定板的图参见图2)；标定板上设置有点矩阵(OABC)；确保标定板上每一行点的连线都与图像坐标系的X轴平行，每一列点连线与Y轴平行；将点矩阵中任意一点设为原点，原点水平方向上的所有点的连线为横坐标轴，原点竖直方向上的所有点的连线为纵坐标轴，建立视觉坐标系(x^v，y^v)；

如图2所示，将O点作为视觉坐标系原点，O点和A点的连线为纵坐标轴，O点和B点的连线为横坐标轴，

步骤2)计算各点在视觉坐标系下的坐标：

步骤2.1)根据标定板上点矩阵中任意两点的实际距离以及拍摄的任意两点的像素值之差的比值计算实际物理尺寸系数；实际物理尺寸系数的具体计算式为：

K_x＝L/M_x，K_y＝L/M_y

其中，标定板上点矩阵中任意两点的实际距离为定值，设为L；

M_x为拍摄的任意两点横坐标方向上的像素值之差，M_y为拍摄的任意两点纵坐标方向上的像素值之差；

K_x为横坐标方向上的实际物理尺寸系数，K_y为纵坐标方向上的实际物理尺寸系数；

步骤2.2)根据拍摄的B₁点的像素以及视觉坐标系原点的像素值，计算B₁点在视觉坐标系下的坐标，具体计算式为：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{B1}^x=k_x\·(x_{B1}^p-x_0^p)\\ y_{B1}^v=-k_y\·(y_{B1}^p-y_0^p)\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，B₁点的像素值为B₁点在视觉坐标系下的坐标为视觉坐标系原点的像素值为

步骤2.3)根据基准工件的实际结构尺寸，即基准工件上其余点相对于B1点的位置以及基准工件上其余点相对于B₁和B₂点连线角度，计算出基准工件上所有点在视觉坐标系下的坐标：设具体计算式为：

$\left\{\begin{array}{c}{X}^v=\mathrm{dx}\·\cos \mathrm{\θ}-\mathrm{dy}\·\sin \mathrm{\θ}+x_{B1}^v\\ Y^v=\mathrm{dx}\·\sin \mathrm{\θ}+\mathrm{dy}\·\cos \mathrm{\θ}+y_{B1}^v\end{array}\right.---\left(2\right)$

(dx,dy)为基准工件上其余点相对于B1点的位置；

θ为基准工件上其余点与B1点的连线相对于B₁和B₂点连线角度；

步骤3)在完成步骤2)后，将基准工件连同标定板移动到机器人工位下；

步骤4)视觉坐标系转换为机器人坐标系：

一般的机器人有两种类型：完成打螺丝孔作业的打孔机器人以及完成安装工作的装配机器人；其中，打孔机器人只需提供坐标，装配机器人除了提供坐标，还提供机器人末端安装板的旋转角度。

因此，完成步骤4)需要时，需要首先判断机器人的类型，机器人的类型分为两种情况进行视觉坐标系到机器人坐标系的转换：

判断机器人的类型为打孔机器人还是装配机器人；若为打孔机器人，则执行步骤4.1)；若为装配机器人，则执行步骤4.2)；

步骤4.1)按下列步骤获取基准工件上所有点在打孔机器人坐标系下的坐标：

由于打孔机器人末端安装了汽缸以及打螺丝机。这样导致机器人坐标平面与基准工件的平面不平行的情况；

步骤4.1.1)将基准工件移动至打孔机器人的工位下，获取步骤1.3)中点矩阵中原点(如图2所示，即O点)在机器人坐标系下的坐标值并将坐标值作为视觉坐标系在机器人坐标系下的平移量；

步骤4.1.2)计算视觉坐标系纵坐标轴与机器人坐标系纵坐标轴的偏转角以及视觉坐标系横坐标轴与机器人坐标系横坐标轴的偏转角；

步骤4.1.2.1)取点矩阵上至少两列点连线，分别取每一列点连线与机器人坐标系纵坐标轴的夹角，按照求和取平均值的算法，获得视觉坐标系纵坐标轴与机器人坐标系纵坐标轴的偏转角；

步骤4.1.2.2)取点矩阵上至少两行点连线，分别取每一行点连线与机器人坐标系横坐标轴的夹角，按照求和取平均值的算法，获得视觉坐标系横坐标轴与机器人坐标系横坐标轴的偏转角；

如图3和图4所示：首先，机器人移动得到视觉标定板A、B、C点坐标，

A)计算得到OA和BC两条直线在机器人坐标系下与y轴的偏转角平均值θ_y(θ_y以偏向y轴左侧为正，右侧为负)；

B)OB和AC两条直线在机器人坐标系下与x轴的偏转角平均值θ_x(θ_x以偏向x轴下侧为正，上侧为负)；

步骤4.1.3)根据标定板点矩阵中点连线的实际长度与机器人坐标系的投影关系，获取点连线实际长度与机器人坐标系下点连线的长度之比；

具体做法是：由于存在投影关系，因此投影长度还存在一个比例系数，根据OABC得到的机器人坐标系横坐标轴下的线段长度L'_x、纵坐标轴下的线段长度L'_y和OABC的实际长度横向长度L_x、纵向长度L_x；并分别计算横坐标比例系数和纵坐标比例系数；

步骤4.1.4)完成步骤4.1.1)至步骤4.1.3)后，获得视觉坐标系到机器人坐标的转换公式为：

$\left\{\begin{array}{c}{x}^r=(X^v\·\cos {\mathrm{\θ}}_y-Y^v\·{\cos \mathrm{\θ}}_y)/\cos \left({\mathrm{\θ}}_y\right)\·L_x^{\′}/L_x+x_0^r\\ y^r=-(Y^v\·{\cos \mathrm{\θ}}_x+X^v\·{\cos \mathrm{\θ}}_x)/\cos \left({\mathrm{\θ}}_x\right)\·L_y^{\′}/L_y+y_0^r\end{array}\right.---\left(3\right)$

装配机器人为四关节机器人，工作时不仅需要提供坐标值，还需要提供末端旋转角度；

步骤4.2)按下列步骤获取基准工件上所有点在装配机器人坐标系下的坐标：

步骤4.2.1)将基准工件移动至装配机器人的工位下，调整机器人末端安装板与基准工件平行，此时能将待装配模块准确放置在基准工件上，记录此时的机器人末端旋转角度θ₀；

步骤4.2.2)获取步骤1.3)中点矩阵中原点(如图2所示，即O点)在机器人坐标系下的坐标值并将坐标值作为视觉坐标系在机器人坐标系下的平移量；

步骤4.2.3)分别取点矩阵中任意行的点连线与机器人坐标系的横坐标轴之间的夹角以及标定板上点矩阵中任意列的点连线与机器人坐标系的纵坐标轴之间的夹角；按照求和取平均值的算法计算视觉坐标系与机器人坐标系的偏转角；

具体做法是：结合图2和图4所示；装配机器人末端的安装板上的安装孔分别至点矩阵中的原点O、A、B点，得到三个点在机器人坐标系中的坐标，计算在机器人坐标系下原点O与B点连线和X轴的夹角，计算原点O与A点和Y轴夹角，计算平均值θ₁，即为机器人坐标系相对于视觉坐标系的旋转角。

步骤4.2.4)完成步骤4.2.1)至步骤4.2.3)后，获得视觉坐标系到机器人坐标系的转换公式为：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_1^r=x^r+L\·\cos ({\mathrm{\θ}}_1+{\mathrm{\θ}}_L)-L\·\cos ({\mathrm{\θ}}_1+{\mathrm{\θ}}_L+{\mathrm{\θ}}_0)\\ y_1^r=y^r+L\·\sin ({\mathrm{\θ}}_1+{\mathrm{\θ}}_L)-L\·\cos ({\mathrm{\θ}}_1+{\mathrm{\θ}}_L+{\mathrm{\θ}}_0)\end{array}\right.---\left(4\right)$

其中，L为安装板上机器人末端旋转轴点与安装板上对准点的连线；

θ_L为安装板上机器人末端旋转轴点与安装板上对准点的连线与视觉坐标系横坐标的夹角；

θ₁为视觉坐标系与机器人坐标系的偏转角；

θ₀为机器人末端旋转角度。

步骤5)机器人根据得到的工件在机器人坐标系下的坐标对工件进行拾取。

Claims (2)

1.一种机器人手眼定位方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)建立视觉坐标系：

1.1)选取基准工件任意两点为拍摄点，基准工件上的其余点为计算点；设任意两点记为B₁点和B₂；

1.2)调整流水线上基准工件的位置，使得两个拍摄点连线在图像坐标系中投影与图像坐标系的纵坐标轴平行；

1.3)在基准工件上贴上标定板；所述标定板上设置有点矩阵；点矩阵中每一行点的连线都与图像坐标系的横坐标轴平行，每一列点连线与纵坐标轴平行；将点矩阵中任意一点设为原点，原点水平方向上的所有点的连线为横坐标轴，原点竖直方向上的所有点的连线为纵坐标轴，建立视觉坐标系(x^v，y^v)；

2)计算各点在视觉坐标系下的坐标：

2.1)根据标定板上点矩阵中任意两点的实际距离以及拍摄的任意两点的像素值之差的比值计算实际物理尺寸系数；实际物理尺寸系数的具体计算式为：

K_x＝L/M_x，K_y＝L/M_y

其中，标定板上点矩阵中任意两点的实际距离为定值，设为L；

M_x为拍摄的任意两点横坐标方向上的像素值之差，M_y为拍摄的任意两点纵坐标方向上的像素值之差；

K_x为横坐标方向上的实际物理尺寸系数，K_y为纵坐标方向上的实际物理尺寸系数为；

2.2)根据拍摄的B₁点的像素以及视觉坐标系原点的像素值，计算B₁点在视觉坐标系下的坐标，具体计算式为：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{B1}^x=k_x\·(x_{B1}^p-x_0^p)\\ y_{B1}^v=-k_y\·(y_{B1}^p-y_0^p)\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，B₁点的像素值为B₁点在视觉坐标系下的坐标为视觉坐标系原点的像素值为

2.3)根据基准工件的实际结构尺寸，即基准工件上其余点相对于B1点的位置以及基准工件上其余点相对于B₁和B₂点连线角度，计算出基准工件上所有点在视觉坐标系下的坐标：设具体计算式为：

$\left\{\begin{array}{c}{X}^v=\mathrm{dx}\·\cos \mathrm{\θ}-\mathrm{dy}\·\sin \mathrm{\θ}+x_{B1}^v\\ Y^v=\mathrm{dx}\·\sin \mathrm{\θ}+\mathrm{dy}\·\cos \mathrm{\θ}+y_{B1}^v\end{array}\right.---\left(2\right)$

(dx,dy)为基准工件上其余点相对于B1点的位置；

θ为基准工件上其余点与B1点的连线相对于B₁和B₂点连线角度；

3)将基准工件连同标定板移动到机器人工位下；

4)视觉坐标系转换为机器人坐标系：

判断机器人的类型为打孔机器人还是装配机器人；若为打孔机器人，则执行步骤4.1；若为装配机器人，则执行步骤4.2；

4.1)获取基准工件上所有点在打孔机器人坐标系下的坐标：

4.1.1)将基准工件移动至打孔机器人的工位下，获取点矩阵中原点在机器人坐标系下的坐标值并将坐标值作为视觉坐标系在机器人坐标系下的平移量；

4.1.2)计算视觉坐标系纵坐标轴与机器人坐标系纵坐标轴的偏转角以及视觉坐标系横坐标轴与机器人坐标系横坐标轴的偏转角；

4.1.2.1)取点矩阵上至少两列点连线，分别取每一列点连线与机器人坐标系纵坐标轴的夹角，按照求和取平均值的算法，获得视觉坐标系纵坐标轴与机器人坐标系纵坐标轴的偏转角；

4.1.2.2)取点矩阵上至少两行点连线，分别取每一行点连线与机器人坐标系横坐标轴的夹角，按照求和取平均值的算法，获得视觉坐标系横坐标轴与机器人坐标系横坐标轴的偏转角；

4.1.3)根据标定板点矩阵中点连线的实际长度与机器人坐标系的投影关系，获取点连线实际长度与机器人坐标系下点连线的长度之比；

4.1.4)视觉坐标系到机器人坐标的转换公式为：

$\left\{\begin{array}{c}{x}^r=(X^v\·\cos {\mathrm{\θ}}_y-Y^v\·{\cos \mathrm{\θ}}_y)/\cos \left({\mathrm{\θ}}_y\right)\·L_x^{\′}/L_x+x_0^r\\ y^r=-(Y^v\·{\cos \mathrm{\θ}}_x+X^v\·{\cos \mathrm{\θ}}_x)/\cos \left({\mathrm{\θ}}_x\right)\·L_y^{\′}/L_y+y_0^r\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中：为点矩阵中原点在机器人坐标系下的坐标值；

L_x、L_y为点矩阵中点连线的实际长度；

L'_x、L'_y为机器人坐标系下点矩阵中点连线的长度；

θ_x为视觉坐标系纵坐标轴与机器人坐标系纵坐标轴的偏转角；

θ_y为视觉坐标系纵坐标轴与机器人坐标系纵坐标轴的偏转角；

4.2)获取基准工件上所有点在装配机器人坐标系下的坐标：

4.2.1)将基准工件移动至装配机器人的工位下，调整机器人末端安装板与基准工件平行，记录此时的机器人末端旋转角度；

4.2.2)获取点矩阵中原点在机器人坐标系下的坐标值作为视觉坐标系在机器人坐标系下的平移量；

4.2.3)分别取点矩阵中任意行的点连线与机器人坐标系的横坐标轴之间的夹角以及点矩阵中任意列的点连线与机器人坐标系的纵坐标轴之间的夹角；按照求和取平均值的算法计算视觉坐标系与机器人坐标系的偏转角；

4.2.4)获得视觉坐标系到机器人坐标系的转换公式为：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_1^r=x^r+L\·\cos ({\mathrm{\θ}}_1+{\mathrm{\θ}}_L)-L\·\cos ({\mathrm{\θ}}_1+{\mathrm{\θ}}_L+{\mathrm{\θ}}_0)\\ y_1^r=y^r+L\·\sin ({\mathrm{\θ}}_1+{\mathrm{\θ}}_L)-L\·\cos ({\mathrm{\θ}}_1+{\mathrm{\θ}}_L+{\mathrm{\θ}}_0)\end{array}\right.---\left(4\right)$

其中：L为机器人旋转轴点到机器人末端安装板上对准点的距离；

θ_L为机器人末端旋转轴点与机器人末端安装板上对准点的连线与视觉坐标系横坐标的夹角；

θ₁为视觉坐标系与机器人坐标系的偏转角；

θ₀为机器人末端旋转角度；

5)机器人根据得到的工件在机器人坐标系下的坐标对工件进行拾取。

2.根据权利要求1所述的机器人手眼定位方法，其特征在于：所述图像坐标系是以拍摄的图像的左上角为原点，拍摄图像的横向为横坐标轴，拍摄图像的纵向为纵坐标轴建立的坐标系。