3D机器视觉及手眼标定-技术圈

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              1、视觉硬件系统
 
              基本硬件包括如下： 
              • 1 工控机 
              • 2 网线 
              • 3 路由器 
              • 4 标定板 
              • 5 标定板固定法兰 
              • 6 相机与线缆 
              
 
              2、接线图 
              分别将三根网线的一端连接到路由器的LAN 口（注意不要接到WAN 口），另一端分别连接至机器人网口、工控机网口、相机（相机线缆包括电源线和网线）网口，路由器端连接如下图所示： 
               
              机器人网口为控制柜上的网口，如下图所示（以UR 机器人为例）： 
               
              
 
              3、软件环境搭建 
              在确认电源、网线等连接正常后，开始设置IP，通过路由器将工控机、相机、机器人三者构建在同一网段。 
              在浏览器中输入网址tplogin.cn 进入路由管理界面（在路由器背部可以查看登录管理界面地址），如果是设置好的路由器直接输入设置好的网段，即可进入路由管理界面，例如192.168.3.1（设置为3 网段）。 
              进入路由管理界面时会要求输入用户名以及用户密码，如下图所示： 
               
              管理界面如下图所示，其中红色框中的绿色网口代表连接正常的网口。 
               
              如果路由器已经设置好了，当忘记了设置的网段，无法进入路由管理界面，又不想把路由器恢复为出厂设置重新设置，可以通过如下图所示的网络连接详细信息查看默认网关。 
               
              此时打开机器人示教器，查看机器人的IP，如下图所示（以UR 机器人为例）： 
               
              可以看到机器人的IP 在3 网段，那就通过路由器将相机、工控机、机器人统一设置在3 网段下（如果机器人的IP 可以修改，也可以把机器人的IP 改为其它网段下，灵活操作即可） 
              在路由器管理界面，打开左侧工具栏的基本设置里面的LAN 设置，在手动模式下设置IP 地址，例如设置3 网段，输入为192.168.3.1，子网掩码默认为255.255.255.0，点击设置，即可设置成功。如下图所示： 
               
              同样要设置工控机的IP 地址在3 网段下，依次点击如下图所示，即可将工控机设置在3 网段下（其中192.168.3.110 中的110 为任意值，从0-255 之间取值，只要不是和机器人IP 重复的即可）。 
               
              
 
              4、机器人的手眼标定
 
              要实现由图像目标点到实际物体上抓取点之间的坐标转换，就必须拥有准确的相机内外参信息。其中内参是相机内部的基本参数，包括镜头焦距、畸变等。一般相机出厂时内参已标定完成，保存在相机内部。 
              相机外参表示的是机器人与相机之间的位姿转换关系（即手眼关系，因此相机外参的标定称之为机器人手眼标定）。机器人与相机在不同的使用场景下其相对位姿不固定，需要在工作现场进行标定才能获得相机与机器人之间的手眼关系。 
              
 
              由于机器人手眼标定会使用相机的内参，所以具有准确的内参是标定外参的前提。 
              
 
              机器人手眼标定的分类方式各不相同，根据相机相对于机器人的安装方式，将手眼标定分为两种:机器人手眼标定MATLAB及C++实现（二十九） 
              1. 相机独立于机器人固定在支架上，称为ETH(Eye to hand) 方式。 
              2. 相机固定于机器人末端法兰上，称为EIH(Eye in hand) 方式。 
              同时，可使用多个随机标定板位姿或TCP 尖点触碰的方法添加标定点。两者的主要区别在于： 
              1. 多个随机标定板位姿：使用软件自动生成的轨迹点或手动添加的多个位姿，在每个位姿拍照并识别标定板角点，建立标定板、相机及机器人三者间的关系，其过程简单，标定精度高。 
              2. TCP 尖点触碰：利用三点法确定标定板位姿后，建立标定板、相机及机器人三者间的关系。适用于机器人活动空间局促、无法使用上位机来控制和标定板无法安装等情况。 
              分类方式如下图所示。 
               
              4.1 ETH 标定基本原理 
              机器人末端通过法兰连接已知尺寸的标定板，可以得到标定板（calibration grid）上的每个标志点相对于机器人基坐标Base 的坐标A；通过相机拍照获得标定板上每个圆点的图像，可以得到相机光心相对于标定板上每个标志点的坐标B；相机光心和机器人基坐标（Base）之间的位姿关系X 为待求量。A、B 和X构成闭环，形成等式，可以在等式中求解未知数X。通过移动机器人，变换标定板相对于相机的位姿，可以得到多组等式，对这些等式的值进行拟合优化计算，最终得到最优的X 的值。位姿关系如下图所示。 
               
              当使用TCP 触碰法标定时，标定板放置在工作平面，机器人末端加装已知TCP 的尖点，触碰标定板圆点，其原理如下图所示，其中A、B 已知，求解X 的值。
 
               
              实际操作中，坐标A的获取有以下三种方式： 
              1. 标定板到法兰末端位置关系已知（三点法或是已知连接件尺寸计算得到），则A 可以直接计算得到； 
              2. 标定板到法兰末端位置关系未知，则通过标定板在标定过程中的一系列相对移动，通过数值方法计算得到标定板到法兰末端的位置关系，进而计算得到A； 
              3. 标定板与机器人末端不固定，则可以通过已知tcp 坐标的尖点对标定板标志点进行触碰的方式计算得到A的数值。以上三种方式对应三种不同获取标定数据的方式。 
              ETH 方式标定的是相机光心和机器人基坐标之间的位姿关系。如果机器人基坐标或者相机发生移动，对应的外参就会相应发生变化，此时需要重新标定手眼关系。 
              
 
              4.2 EIH 标定基本原理 
                  机器人末端通过固定架将相机固定，此时机器人末端法兰中心与相机光心之间的位姿相对固定，即下图中的未知变量X；机器人末端法兰中心相对于机器人基坐标系（Base）的位姿为已知量B；相机通过对标定板（calibration grid）进行拍照，获得相机光心和标定板上每个圆点之间的位姿关系，可得已知量C；标定板平放在相机视野可达区域，其相对于机器人基坐标之间的位姿关系为一固定值A；这样变量A、B、C、X 构成闭环关系。下列等式中，由于A 为固定值，将前两个等式合并，得到的新等式中只有X 为未知待求量。变换机器人末端位姿进行不同角度拍照，得到多组A、B、C 的值，利用这些数值进行拟合计算，得到最优的X 的值。 
               
               
              当使用TCP 触碰法标定时，标定板放置在工作平面，机器人末端加装已知尺寸的TCP 尖点，触碰标定板圆点，其原理如下图所示，其中A、B、C 已知，则X 的值也可求得。 
               
              EIH 标定的是相机光心和机器人末端法兰中心之间的位姿关系。如果相机相对于机器人末端法兰中心坐标发生移动，对应的外参就会相应发生变化，此时需要重新标定外参。 
              
 
              选取一个正常标定板（标定板上圆点清晰，没有明显刮花痕迹，标定板没有明显弯曲变形视为正常标定板）。 
              ETH 方式下将标定法兰安装到机器人六轴（如果是四轴机器人即安装在四轴）上，再将标定板安装在法兰上，标定法兰在机器人末端的安装方向任意。确保标定板安装稳固，标定板与机器人末端的XY 平面平行。 
              EIH 方式将标定板平放在工作平面的中心位置。其安装和放置如下图所示（左图为ETH 方式，右图为EIH 方式）： 
               
              标定板安装完毕后将机器人移动到起始标定位置。对于ETH 方式，机器人起始标定位置为视野最下方中间位置（机器人带动标定板由下往上层层标定）；EIH 方式起始位置为相机工作位置（机器人带动相机由下往上层层标定）。如下图所示，左侧为ETH 方式，右侧为EIH 方式。 
               
              使用TCP 触碰法时ETH 和EIH 均将标定板放置在相机工作平面内。
 
              
 
              来源：马少爷 
              
             
             
              
               
                
                 
                
               
              
             
             
            
          
         
         
        
        
       
       
       
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         下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
         
         

        
        
        
        
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         下载2：Python视觉实战项目52讲
        
        
        
        
         在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。
        
        
        
        
         
         

        
        
        
        
         下载3：OpenCV实战项目20讲
        
        
        
        
         在「小白学视觉」公众号后台回复：OpenCV实战项目20讲，即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目，实现OpenCV学习进阶。
        
        
        
        
         
         

        
        
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