CN111251189A - 一种用于铸件打磨的视觉定位方法 - Google Patents
一种用于铸件打磨的视觉定位方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111251189A CN111251189A CN201911102308.6A CN201911102308A CN111251189A CN 111251189 A CN111251189 A CN 111251189A CN 201911102308 A CN201911102308 A CN 201911102308A CN 111251189 A CN111251189 A CN 111251189A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- calibration
- coordinate system
- vector
- robot
- point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B24—GRINDING; POLISHING
- B24B—MACHINES, DEVICES, OR PROCESSES FOR GRINDING OR POLISHING; DRESSING OR CONDITIONING OF ABRADING SURFACES; FEEDING OF GRINDING, POLISHING, OR LAPPING AGENTS
- B24B49/00—Measuring or gauging equipment for controlling the feed movement of the grinding tool or work; Arrangements of indicating or measuring equipment, e.g. for indicating the start of the grinding operation
- B24B49/12—Measuring or gauging equipment for controlling the feed movement of the grinding tool or work; Arrangements of indicating or measuring equipment, e.g. for indicating the start of the grinding operation involving optical means
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/002—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring two or more coordinates
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Manipulator (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明涉及一种用于铸件打磨的视觉定位方法，包括如下步骤：(1)标定相机图像坐标系与机器人坐标系之间的转换关系矩阵；(2)确定铸件的扫描特征点；(3)确定铸件的扫描特征点在相机图像坐标系中的坐标；(4)将扫描特征点的相机图像坐标系中的坐标转化为机器人坐标系下的坐标；(5)计算确定的铸件的多个扫描特征点的几何中心以及按顺时针或逆时针方向相邻两扫描特征点的中点在机器人坐标系下的坐标；(6)确定铸件坐标系。本发明可以解决使用小视野相机对大尺寸工件定位时相机视野不够导致无法定位的问题，同时可以解决铸件局部表面质量较差，一致性较差时的定位精度不高的问题，本方法效率高，成本低，产品一致性好。
Description
技术领域
本发明属于机加工技术领域，具体涉及一种用于铸件打磨的视觉定位方法。
背景技术
铸件由于其表面光洁度以及粗糙度一般很大，若对产品光洁度、以及粗糙 度有要求，则必须要进行进一步的切削或者打磨等加工，而目前我国铸件的清 理仍以手工打磨为主，其定位和固定方式通常采用目视、手握，少数借助于机 械定位，该方式生产效率低、产品一致性差，打磨人力成本也较高，因此非常 有必要研究和开发具有自主知识产权的全自动铸件清理设备。
目前采用自动化的方式对铸件进行打磨的技术难点之一就是打磨过程中铸 件产品的准确定位，为了解决打磨过程中的产品自动化定位问题，尤其针对铸 件局部表面质量较差时，亟需提供一致性好、定位精度高的用于铸件打磨的视 觉定位方法。
发明内容
本发明的目的是提供一致性好、定位精度高的用于铸件打磨的视觉定位方 法。
上述目的是通过如下技术方案实现：一种用于铸件打磨的视觉定位方法， 包括如下步骤：
(1)标定相机图像坐标系与机器人坐标系之间的转换关系矩阵；
(2)确定铸件的扫描特征点：在靠近铸件边缘的位置确定3个以上的扫描 特征点；
(3)确定铸件的扫描特征点在相机图像坐标系中的坐标；
(4)根据步骤(1)的转换关系矩阵，将扫描特征点的相机图像坐标系中 的坐标转化为机器人坐标系下的坐标；
(5)计算确定的铸件的多个扫描特征点的几何中心以及按顺时针或逆时针 方向相邻两扫描特征点的中点在机器人坐标系下的坐标；
(6)以多个扫描特征点的几何中心为起点，顺时针或逆时针方向任意相邻 两扫描特征点的中点为终点记为第一向量，以多个扫描特征点的几何中心为起 点，另一顺时针或逆时针方向相邻两扫描特征点的中点为终点记为第二向量， 第一向量与第二向量的向量积记为第三向量，第一向量与第三向量的单位向量 的向量积记为第四向量，以多个扫描特征点的几何中心为原点，分别以第一向 量的方向、第三向量的方向和第四向量的方向作为铸件坐标系的X方向、Z方 向和Y方向建立铸件坐标系。
应用过程中通过标定好的工业相机，获取铸件表面不同特征点之间的位置 关系，通过该位置关系建立一个和铸件本身唯一固定的坐标系，且和铸件各区 域位置关系明确，以该坐标系作为铸件打磨的坐标系，即可实现铸件打磨过程 中的定位。
本发明可以解决使用小视野相机对大尺寸工件定位时，相机视野不够导致 无法定位的问题，同时可以解决铸件局部表面质量较差，一致性较差时的定位 精度不高的问题，另外本发明技术拓宽视觉定位在工业机器人领域的应用范围， 相对于现有的机械定位方法，本方法效率高，成本低，产品一致性好。
进一步的技术方案是，所述步骤(2)中在靠近铸件边缘的位置确定四个扫 描特征点；所述步骤(3)中基于图像匹配的方法，确定四个扫描特征点在相机 图像坐标系中的坐标；所述步骤(4)中四个机器人坐标系下的坐标分别记为 P1、P2、P3、P4；所述步骤(5)中分别计算特征点P1与P2，P2与P3中点，分 别记为P12和P23，并计算P1、P2、P3、P4四个点的几何中心记为原点P0；所述 步骤(6)中分别求出向量
和
和
分别为第一向量和第二向 量，
和
的向量积为第三向量，
与第三向量的单位向量的向量积 为第四向量。
进一步的技术方案是，所述步骤(1)中相机采用线激光视觉传感器，标定 方法采用线激光传感器的静态标定方法，具体包括如下步骤：
S1线激光视觉传感器平面垂直方向的标定；
S2标定工具的安装：将标定工具设置在机器人的末端,其中,标定工具包括n 个标定圆,n≥2；
S3确定机器人坐标系,标定标定工具上的各个标定圆；
S4调整机器人的末端的位置,使得标定工具置于线激光传感器的视野范围 内,同时保证机器人在激光传感器视野范围内的移动方向与激光平面保持垂直；
S5机器人带动标定工具在激光传感器视野范围内移动,确定第一次扫描位 置起始位置和结束位置,采集标定工具第一个扫描位置起始点至结束点移动过 程的图像信息；
S6重复步骤S4,调整机器人的位置,确定第二次扫描位置的起始位置和结束 位置,采集标定工具第二个扫描位置起始点至结束点移动过程的图像信息；
S7对步骤S5和步骤S6中采集的图像上的标定圆进行拟合,得到标定圆圆 心在线激光传感器坐标系中的坐标；
S8根据标定工具上标定点在线激光传感器坐标系中的坐标和在机器人坐 标系中的坐标进行值拟合运算得到转换关系矩阵的最佳匹配值。
进一步的技术方案是，所述步骤S3中采用XYZ-4点法和ABC-2点法标定 工具上的各个标定圆，得到标定工具上各标定点相对于的坐标偏移量 t1(x,y,z)～tn(x,y,z)，所述标定点为标定工具上标定圆的圆心。
进一步的技术方案是，所述步骤S5中，确定机器人移动的第一次起始位置 以及结束位置，采集标定工具第一个扫描位置起始点至结束点移动过程的图像 信息，并提取图像中的二维图像信息，同时根据步骤S3获取的各标定圆的标定 点相对于的坐标偏移量t1(x,y,z)～tn(x,y,z)获取标定工具上n个标定点在此扫描过 程起始位置时的机器人坐标系中的坐标Q1(x,y,z)～Qn(x,y,z)。
进一步的技术方案是，所述步骤S 6中的具体过程为，重复步骤S4，调整 机器人的位置，确定第二次扫描位置的起始位置和结束位置，采集标定工具第 二个扫描位置起始点至结束点移动过程的图像信息，并提取图像中的二维图像 信息，同时根据步骤S3获取的各标定圆的标定点相对于的坐标偏移量 t1(x,y,z)～tn(x,y,z)获取标定工具上n个标定点在此扫描过程起始位置时的机器人 坐标系中的坐标Qn+1(x,y,z)～Q2n(x,y,z)。
进一步的技术方案是，所述步骤S8中，根据标定工具上的标定点在机器人 坐标系和线激光传感器坐标系中的位置矩阵采用最小二乘法求解线激光传感器 坐标系与机器人基坐标系的手眼标定矩阵。
进一步的技术方案是，所述步骤S8中具体步骤如下：
S 8.1设机器人坐标系为Q，线激光传感器坐标系为P，P到Q的旋转矩阵 和偏移矩阵分别为R和T，设空间某一点B在Q和P坐标系下的齐次坐标分别 为Qb(X,Y,1)，Pb(x,y,1)，Pb和Qb之间转换关系如公式(1)所示：
其中R代表线激光传感器坐标系到机器人坐标系的旋转矩阵，t代表偏移 量，SToBMat2D为标定圆圆心在线激光传感器中的坐标和机器人坐标系中的坐 标的变换关系；
S 82给定一个最小误差限值Minimum，将所有标定点在机器人坐标系中的 坐标Qi(x,y,)和在线激光传感器坐标系中的坐标Pi(x,y,)代入到公式(2)中，通 过不断迭代得到SToBMat2D的最佳拟合值，将到SToBMat2D的最佳拟合值代 入公式(1)中得到线激光传感器坐标系到机器人坐标系的旋转矩阵R与偏移 矩阵T；
其中，Qx[i]表示第i个标定点在机器人坐标系中的X方向的坐标值，Qy[i]表 示第i个标定点在机器人坐标系中的Y方向的坐标值，Px[i]表示第i个标定点 在线激光传感器坐标系中的的X方向的坐标值，Py[i]表示第i个标定点在线激 光传感器坐标系中的的Y方向的坐标值。
本发明的使用，解决了非标准空间直角坐标系(当一个坐标轴为旋转轴) 时的相机标定问题，本发明可解决线激光传感器使用过程中安装位置固定且不 发生空间移动时的外部参数标定问题，降低基于激光视觉传感器应用***外部 设备间的误差，标定过程简单、操作简便、标定精度高，同时本发明拓宽了线 激光在工业机器人领域的应用范围。
进一步的技术方案是，所述标定工具为标定纸，所述标定纸上的标定圆为 黑色实心圆，所述标定圆的数量大于10个，所述标定纸平整粘贴于旋转轴上。
进一步的技术方案是，所述标定圆的数量为12个。
具体实施方式
下面结合对本发明进行详细描述，本部分的描述仅是示范性和解释性，不 应对本发明的保护范围有任何的限制作用。此外，本领域技术人员根据本文件 的描述，可以对本文件中实施例中以及不同实施例中的特征进行相应组合。
本发明实施例如下，一种用于铸件打磨的视觉定位方法，包括如下步骤：
(1)标定相机图像坐标系与机器人坐标系之间的转换关系矩阵；
(2)确定铸件的扫描特征点：在靠近铸件边缘的位置确定3个以上的扫描 特征点；
(3)确定铸件的扫描特征点在相机图像坐标系中的坐标；
(4)根据步骤(1)的转换关系矩阵，将扫描特征点的相机图像坐标系中 的坐标转化为机器人坐标系下的坐标；
(5)计算确定的铸件的多个扫描特征点的几何中心以及按顺时针或逆时针 方向相邻两扫描特征点的中点在机器人坐标系下的坐标；
(6)以多个扫描特征点的几何中心为起点，顺时针或逆时针方向任意相邻 两扫描特征点的中点为终点记为第一向量，以多个扫描特征点的几何中心为起 点，另一顺时针或逆时针方向相邻两扫描特征点的中点为终点记为第二向量， 第一向量与第二向量的向量积记为第三向量，第一向量与第三向量的单位向量 的向量积记为第四向量，以多个扫描特征点的几何中心为原点，分别以第一向 量的方向、第三向量的方向和第四向量的方向作为铸件坐标系的X方向、Z方 向和Y方向建立铸件坐标系。
应用过程中通过标定好的工业相机，获取铸件表面不同特征点之间的位置 关系，通过该位置关系建立一个和铸件本身唯一固定的坐标系，且和铸件各区 域位置关系明确，以该坐标系作为铸件打磨的坐标系，即可实现铸件打磨过程 中的定位。
本发明可以解决使用小视野相机对大尺寸工件定位时，相机视野不够导致 无法定位的问题，同时可以解决铸件局部表面质量较差，一致性较差时的定位 精度不高的问题，另外本发明技术拓宽视觉定位在工业机器人领域的应用范围， 相对于现有的机械定位方法，本方法效率高，成本低，产品一致性好。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述步骤(2)中在靠近铸 件边缘的位置确定四个扫描特征点；所述步骤(3)中基于图像匹配的方法，确 定四个扫描特征点在相机图像坐标系中的坐标；所述步骤(4)中四个机器人坐 标系下的坐标分别记为P1、P2、P3、P4；所述步骤(5)中分别计算特征点P1与P2，P2与P3中点，分别记为P12和P23，并计算P1、P2、P3、P4四个点的几 何中心记为原点P0；所述步骤(6)中分别求出向量
和
和
分别为第一向量和第二向量，
和
的向量积为第三向量，
与第三 向量的单位向量的向量积为第四向量。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述步骤(1)中相机采用 线激光视觉传感器，标定方法采用线激光传感器的静态标定方法，具体包括如 下步骤：
S1线激光视觉传感器平面垂直方向的标定；
S2标定工具的安装：将标定工具设置在机器人的末端,其中,标定工具包括n 个标定圆,n≥2；
S3确定机器人坐标系,标定标定工具上的各个标定圆；
S4调整机器人的末端的位置,使得标定工具置于线激光传感器的视野范围 内,同时保证机器人在激光传感器视野范围内的移动方向与激光平面保持垂直；
S5机器人带动标定工具在激光传感器视野范围内移动,确定第一次扫描位 置起始位置和结束位置,采集标定工具第一个扫描位置起始点至结束点移动过 程的图像信息；
S6重复步骤S4,调整机器人的位置,确定第二次扫描位置的起始位置和结束 位置,采集标定工具第二个扫描位置起始点至结束点移动过程的图像信息；
S7对步骤S5和步骤S6中采集的图像上的标定圆进行拟合,得到标定圆圆 心在线激光传感器坐标系中的坐标；
S8根据标定工具上标定点在线激光传感器坐标系中的坐标和在机器人坐 标系中的坐标进行值拟合运算得到转换关系矩阵的最佳匹配值。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述步骤S3中采用XYZ-4 点法和ABC-2点法标定工具上的各个标定圆，得到标定工具上各标定点相对于 的坐标偏移量t1(x,y,z)～tn(x,y,z)，所述标定点为标定工具上标定圆的圆心。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述步骤S5中，确定机器 人移动的第一次起始位置以及结束位置，采集标定工具第一个扫描位置起始点 至结束点移动过程的图像信息，并提取图像中的二维图像信息，同时根据步骤 S3获取的各标定圆的标定点相对于的坐标偏移量t1(x,y,z)～tn(x,y,z)获取标定工 具上n个标定点在此扫描过程起始位置时的机器人坐标系中的坐标 Q1(x,y,z)～Qn(x,y,z)。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述步骤S 6中的具体过 程为，重复步骤S4，调整机器人的位置，确定第二次扫描位置的起始位置和结 束位置，采集标定工具第二个扫描位置起始点至结束点移动过程的图像信息， 并提取图像中的二维图像信息，同时根据步骤S3获取的各标定圆的标定点相对 于的坐标偏移量t1(x,y,z)～tn(x,y,z)获取标定工具上n个标定点在此扫描过程起始 位置时的机器人坐标系中的坐标Qn+1(x,y,z)～Q2n(x,y,z)。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述步骤S8中，根据标定 工具上的标定点在机器人坐标系和线激光传感器坐标系中的位置矩阵采用最小 二乘法求解线激光传感器坐标系与机器人基坐标系的手眼标定矩阵。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述步骤S8中具体步骤如 下：
S 8.1设机器人坐标系为Q，线激光传感器坐标系为P，P到Q的旋转矩阵 和偏移矩阵分别为R和T，设空间某一点B在Q和P坐标系下的齐次坐标分别 为Qb(X,Y,1)，Pb(x,y,1)，Pb和Qb之间转换关系如公式(1)所示：
其中R代表线激光传感器坐标系到机器人坐标系的旋转矩阵，t代表偏移 量，SToBMat2D为标定圆圆心在线激光传感器中的坐标和机器人坐标系中的坐 标的变换关系；
S 8.2给定一个最小误差限值Minimum，将所有标定点在机器人坐标系中的 坐标Qi(x,y,)和在线激光传感器坐标系中的坐标Pi(x,y,)代入到公式(2)中，通 过不断迭代得到SToBMat2D的最佳拟合值，将到SToBMat2D的最佳拟合值代 入公式(1)中得到线激光传感器坐标系到机器人坐标系的旋转矩阵R与偏移 矩阵T；
其中，Qx[i]表示第i个标定点在机器人坐标系中的X方向的坐标值，Qy[i]表 示第i个标定点在机器人坐标系中的Y方向的坐标值，Px[i]表示第i个标定点 在线激光传感器坐标系中的的X方向的坐标值，Py[i]表示第i个标定点在线激 光传感器坐标系中的的Y方向的坐标值。
本发明的使用，解决了非标准空间直角坐标系(当一个坐标轴为旋转轴) 时的相机标定问题，本发明可解决线激光传感器使用过程中安装位置固定且不 发生空间移动时的外部参数标定问题，降低基于激光视觉传感器应用***外部 设备间的误差，标定过程简单、操作简便、标定精度高，同时本发明拓宽了线 激光在工业机器人领域的应用范围。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述标定工具为标定纸， 所述标定纸上的标定圆为黑色实心圆，所述标定圆的数量大于10个，所述标定 纸平整粘贴于旋转轴上。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述标定圆的数量为12 个。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通 技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰， 这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种用于铸件打磨的视觉定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)标定相机图像坐标系与机器人坐标系之间的转换关系矩阵；
(2)确定铸件的扫描特征点：在靠近铸件边缘的位置确定3个以上的扫描特征点；
(3)确定铸件的扫描特征点在相机图像坐标系中的坐标；
(4)根据步骤(1)的转换关系矩阵，将扫描特征点的相机图像坐标系中的坐标转化为机器人坐标系下的坐标；
(5)计算确定的铸件的多个扫描特征点的几何中心以及按顺时针或逆时针方向相邻两扫描特征点的中点在机器人坐标系下的坐标；
(6)以多个扫描特征点的几何中心为起点，顺时针或逆时针方向任意相邻两扫描特征点的中点为终点记为第一向量，以多个扫描特征点的几何中心为起点，另一顺时针或逆时针方向相邻两扫描特征点的中点为终点记为第二向量，第一向量与第二向量的向量积记为第三向量，第一向量与第三向量的单位向量的向量积记为第四向量，以多个扫描特征点的几何中心为原点，分别以第一向量的方向、第三向量的方向和第四向量的方向作为铸件坐标系的X方向、Z方向和Y方向建立铸件坐标系。
2.根据权利要求1所述的用于铸件打磨的视觉定位方法，其特征在于，所述步骤(2)中在靠近铸件边缘的位置确定四个扫描特征点；所述步骤(3)中基于图像匹配的方法，确定四个扫描特征点在相机图像坐标系中的坐标；所述步骤(4)中四个机器人坐标系下的坐标分别记为P1、P2、P3、P4；所述步骤(5)中分别计算特征点P1与P2，P2与P3中点，分别记为P12和P23，并计算P1、P2、P3、P4四个点的几何中心记为原点P0；所述步骤(6)中分别求出向量
和
和
分别为第一向量和第二向量，
和
的向量积为第三向量，
与第三向量的单位向量的向量积为第四向量。
3.根据权利要求2所述的用于铸件打磨的视觉定位方法，其特征在于，所述步骤(1)中相机采用线激光视觉传感器，标定方法采用线激光传感器的静态标定方法，具体包括如下步骤：
S1线激光视觉传感器平面垂直方向的标定；
S2标定工具的安装：将标定工具设置在机器人的末端,其中,标定工具包括n个标定圆,n≥2；
S3确定机器人坐标系,标定标定工具上的各个标定圆；
S4调整机器人的末端的位置,使得标定工具置于线激光传感器的视野范围内,同时保证机器人在激光传感器视野范围内的移动方向与激光平面保持垂直；
S5机器人带动标定工具在激光传感器视野范围内移动,确定第一次扫描位置起始位置和结束位置,采集标定工具第一个扫描位置起始点至结束点移动过程的图像信息；
S6重复步骤S4,调整机器人的位置,确定第二次扫描位置的起始位置和结束位置,采集标定工具第二个扫描位置起始点至结束点移动过程的图像信息；
S7对步骤S5和步骤S6中采集的图像上的标定圆进行拟合,得到标定圆圆心在线激光传感器坐标系中的坐标；
S8根据标定工具上标定点在线激光传感器坐标系中的坐标和在机器人坐标系中的坐标进行值拟合运算得到转换关系矩阵的最佳匹配值。
4.根据权利要求3所述的用于铸件打磨的视觉定位方法，其特征在于，所述步骤S3中采用XYZ-4点法和ABC-2点法标定工具上的各个标定圆，得到标定工具上各标定点相对于的坐标偏移量t1(x,y,z)～tn(x,y,z)，所述标定点为标定工具上标定圆的圆心。
5.根据权利要求4所述的用于铸件打磨的视觉定位方法，其特征在于，所述步骤S5中，确定机器人移动的第一次起始位置以及结束位置，采集标定工具第一个扫描位置起始点至结束点移动过程的图像信息，并提取图像中的二维图像信息，同时根据步骤S3获取的各标定圆的标定点相对于的坐标偏移量t1(x,y,z)～tn(x,y,z)获取标定工具上n个标定点在此扫描过程起始位置时的机器人坐标系中的坐标Q1(x,y,z)～Qn(x,y,z)。
6.根据权利要求5所述的用于铸件打磨的视觉定位方法，其特征在于，所述步骤S6中的具体过程为，重复步骤S4，调整机器人的位置，确定第二次扫描位置的起始位置和结束位置，采集标定工具第二个扫描位置起始点至结束点移动过程的图像信息，并提取图像中的二维图像信息，同时根据步骤S3获取的各标定圆的标定点相对于的坐标偏移量t1(x,y,z)～tn(x,y,z)获取标定工具上n个标定点在此扫描过程起始位置时的机器人坐标系中的坐标Qn+1(x,y,z)～Q2n(x,y,z)。
7.根据权利要求6所述的用于铸件打磨的视觉定位方法，其特征在于，所述步骤S8中，根据标定工具上的标定点在机器人坐标系和线激光传感器坐标系中的位置矩阵采用最小二乘法求解线激光传感器坐标系与机器人基坐标系的手眼标定矩阵。
8.根据权利要求7所述的用于铸件打磨的视觉定位方法，其特征在于，所述步骤S8中具体步骤如下：
S8.1设机器人坐标系为Q，线激光传感器坐标系为P，P到Q的旋转矩阵和偏移矩阵分别为R和T，设空间某一点B在Q和P坐标系下的齐次坐标分别为Qb(X,Y,1)，Pb(x,y,1)，Pb和Qb之间转换关系如公式(1)所示：
其中R代表线激光传感器坐标系到机器人坐标系的旋转矩阵，t代表偏移量，SToBMat2D为标定圆圆心在线激光传感器中的坐标和机器人坐标系中的坐标的变换关系；
S8.2给定一个最小误差限值Minimum，将所有标定点在机器人坐标系中的坐标Qi(x,y,)和在线激光传感器坐标系中的坐标Pi(x,y,)代入到公式(2)中，通过不断迭代得到SToBMat2D的最佳拟合值，将到SToBMat2D的最佳拟合值代入公式(1)中得到线激光传感器坐标系到机器人坐标系的旋转矩阵R与偏移矩阵T；
其中，Qx[i]表示第i个标定点在机器人坐标系中的X方向的坐标值，Qy[i]表示第i个标定点在机器人坐标系中的Y方向的坐标值，Px[i]表示第i个标定点在线激光传感器坐标系中的的X方向的坐标值，Py[i]表示第i个标定点在线激光传感器坐标系中的的Y方向的坐标值。
9.根据权利要求7所述的用于铸件打磨的视觉定位方法，其特征在于，所述标定工具为标定纸，所述标定纸上的标定圆为黑色实心圆，所述标定圆的数量大于10个，所述标定纸平整粘贴于旋转轴上。
10.根据权利要求9所述的用于铸件打磨的视觉定位方法，其特征在于，所述标定圆的数量为12个。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911102308.6A CN111251189B (zh) | 2019-11-12 | 2019-11-12 | 一种用于铸件打磨的视觉定位方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911102308.6A CN111251189B (zh) | 2019-11-12 | 2019-11-12 | 一种用于铸件打磨的视觉定位方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111251189A true CN111251189A (zh) | 2020-06-09 |
| CN111251189B CN111251189B (zh) | 2021-07-27 |
Family
ID=70946694
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911102308.6A Active CN111251189B (zh) | 2019-11-12 | 2019-11-12 | 一种用于铸件打磨的视觉定位方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111251189B (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111638680A (zh) * | 2020-06-15 | 2020-09-08 | 大连誉洋工业智能有限公司 | 一种基于机器人的铸件圆形结构打磨路径规划方法 |
| CN112779830A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-05-11 | 廊坊市亿创科技有限公司 | 一种利用机器人定位辙叉的测量方法 |
| CN115213736A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-10-21 | 昆山西诺巴精密模具有限公司 | 基于视觉检测的铸造零件毛坯余量均匀化加工方法 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101943563A (zh) * | 2010-03-26 | 2011-01-12 | 天津大学 | 基于空间平面约束的线结构光视觉传感器的快速标定方法 |
| CN104864807A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-08-26 | 深圳大学 | 一种基于主动双目视觉的机械手手眼标定方法 |
| CN105716525A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-06-29 | 西北工业大学 | 基于激光跟踪仪的机器人末端执行器坐标系标定方法 |
| WO2016179582A1 (en) * | 2015-05-07 | 2016-11-10 | The Cleveland Clinic Foundation | Instrument tracking in oct-assisted surgery |
| CN107014291A (zh) * | 2017-02-15 | 2017-08-04 | 南京航空航天大学 | 一种物料精密转载平台的视觉定位方法 |
| JP2017220532A (ja) * | 2016-06-06 | 2017-12-14 | 株式会社ディスコ | ウエーハの切削方法 |
| CN107543494A (zh) * | 2017-02-16 | 2018-01-05 | 北京卫星环境工程研究所 | 立体标定装置及使用其测量坐标系转换的方法 |
| CN109781164A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-21 | 长沙长泰机器人有限公司 | 一种线激光传感器的静态标定方法 |
| CN110031014A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-07-19 | 浙江亚特电器有限公司 | 基于图案识别的视觉定位方法 |
-
2019
- 2019-11-12 CN CN201911102308.6A patent/CN111251189B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101943563A (zh) * | 2010-03-26 | 2011-01-12 | 天津大学 | 基于空间平面约束的线结构光视觉传感器的快速标定方法 |
| CN104864807A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-08-26 | 深圳大学 | 一种基于主动双目视觉的机械手手眼标定方法 |
| WO2016179582A1 (en) * | 2015-05-07 | 2016-11-10 | The Cleveland Clinic Foundation | Instrument tracking in oct-assisted surgery |
| CN105716525A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-06-29 | 西北工业大学 | 基于激光跟踪仪的机器人末端执行器坐标系标定方法 |
| JP2017220532A (ja) * | 2016-06-06 | 2017-12-14 | 株式会社ディスコ | ウエーハの切削方法 |
| CN107014291A (zh) * | 2017-02-15 | 2017-08-04 | 南京航空航天大学 | 一种物料精密转载平台的视觉定位方法 |
| CN107543494A (zh) * | 2017-02-16 | 2018-01-05 | 北京卫星环境工程研究所 | 立体标定装置及使用其测量坐标系转换的方法 |
| CN109781164A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-21 | 长沙长泰机器人有限公司 | 一种线激光传感器的静态标定方法 |
| CN110031014A (zh) * | 2019-03-27 | 2019-07-19 | 浙江亚特电器有限公司 | 基于图案识别的视觉定位方法 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111638680A (zh) * | 2020-06-15 | 2020-09-08 | 大连誉洋工业智能有限公司 | 一种基于机器人的铸件圆形结构打磨路径规划方法 |
| CN112779830A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-05-11 | 廊坊市亿创科技有限公司 | 一种利用机器人定位辙叉的测量方法 |
| CN115213736A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-10-21 | 昆山西诺巴精密模具有限公司 | 基于视觉检测的铸造零件毛坯余量均匀化加工方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111251189B (zh) | 2021-07-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111775146B (zh) | 一种工业机械臂多工位作业下的视觉对准方法 | |
| CN111251189B (zh) | 一种用于铸件打磨的视觉定位方法 | |
| CN110125455B (zh) | 一种用于机器人钻孔中优化钻头位姿的方法 | |
| CN108326850B (zh) | 一种机器人准确移动机械臂到达指定位置的方法及*** | |
| CN104139321B (zh) | 大型结构件原位测量自动找正***及其找正方法 | |
| CN112781496B (zh) | 一种非接触测量***的测头位姿标定方法 | |
| CN107457785B (zh) | 一种基于关节反馈的机器人位置补偿方法 | |
| CN109877840A (zh) | 一种基于相机光轴约束的双机械臂标定方法 | |
| CN110480642A (zh) | 工业机器人及其利用视觉标定用户坐标系的方法 | |
| CN109623822B (zh) | 机器人手眼标定方法 | |
| CN105773661B (zh) | 水平机器人固定相机下工件平移旋转标定方法 | |
| CN112880592B (zh) | 一种基于芯轴的数控转台顶尖的倾斜标定方法 | |
| CN110962127B (zh) | 一种用于机械臂末端位姿辅助标定装置及其标定方法 | |
| CN111360585B (zh) | 一种机器人铣削***中刀具端实时位置误差的获取方法 | |
| CN113781558B (zh) | 一种姿态与位置解耦的机器人视觉寻位方法 | |
| CN109773589B (zh) | 对工件表面进行在线测量和加工导引的方法及装置、设备 | |
| CN115841516A (zh) | 用于对摄像头的动态本征参数进行建模的方法和设备 | |
| CN110017770A (zh) | 一种应用于三坐标测量机的视觉检测标定方法 | |
| CN110815177A (zh) | 一种复合机器人2d视觉引导示教的迁移方法 | |
| CN109895098B (zh) | 一种机器人结构参数和手眼关系的统一标定模型 | |
| CN111745465A (zh) | 一种数控机床工件的自适应定位方法及定位*** | |
| CN110954022A (zh) | 一种圆环形物体旋转扫描结构以及标定方法 | |
| CN215970736U (zh) | 基于三维视觉引导的钢轨打标装置 | |
| Gong et al. | The visual fiducial based pose estimation of mobile manipulator in large-scale components manufacturing | |
| CN115205390A (zh) | 工业机器人面结构光立体相机位姿在线标定方法及*** |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: A visual positioning method for grinding castings Effective date of registration: 20210917 Granted publication date: 20210727 Pledgee: Huarong Bank of Xiangjiang Limited by Share Ltd. Changsha branch Pledgor: CHANGSHA CTR ROBOTICS Co.,Ltd. Registration number: Y2021430000049 |
|
| PM01 | Change of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| PM01 | Change of the registration of the contract for pledge of patent right |
Change date: 20230320 Registration number: Y2021430000049 Pledgee after: Bank of Hunan Co.,Ltd. Changsha Branch Pledgee before: Huarong Bank of Xiangjiang Limited by Share Ltd. Changsha branch |