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如何将 DVT 智能相机的坐标转换成机械手的坐标
摘要: 用机器视觉为机械手准确定位物体,是现今众多机器人走向柔性,适应性的桥梁。但是,机器视觉只能给出物体在相机摄像范围内的位置。因此,怎样让机器人通过此位置来确定物体在机械手的坐标?
Abstract:
Key words :

    用機器視覺為機械手準確定位物體,是現今眾多機器人走向柔性,適應性的橋梁。但是,機器視覺只能給出物體在相機攝像范圍內的位置。因此,怎樣讓機器人通過此位置來確定物體在機械手的坐標?

    在機器視覺和機器人的有效結合中, DVT 一直走在前列。例如 KUKA 的最新的視覺機器人,他們結合了DVT的 Framework 軟件而開發了 KUKA 機器人獨有的 KUKA 視覺,真正地使機器人有了視覺能力。 DVT 機器視覺長期和機器人公司合作,可謂是機器人最具友好性的機器視覺系統。 

    那么,要讓機器人通過機器視覺的信息來做出動作,就需要作一些坐標的轉換。典型的坐標轉換,用戶必須確定相機坐標的原點。這就需要用戶作一些腳本來確定原點在相機坐標中的位置。這個原點又必須在機器人的坐標中確定位置,這個偏差必須測量。而且,相機坐標的刻度和實際刻度的比例也必須由用戶來測量,和機器人的坐標刻度保持一致。因此,坐標的轉換變得很不理想。

    
    現在,理想的辦法是:機器人在成像范圍內放置一個相機可以辨識的物體,然后機器視覺可以自動地建立校準刻度系統。

DVT 的新辦法就是:

用一個有固定刻度的柵格圖,配合使用 Intellect 軟件中的“校準”工具就可以建立坐標轉換。 DVT 提供了一個標準的柵格。其刻度是 20mm , DVT 能夠直接識別出原點位置,刻度,建立坐標。 

所以, DVT 與機械人實現坐標轉換變得非常簡單。

·開始… 用 DVT 智能相機對柵格板取圖。

·相機原點… 在用戶軟件 Intellect 中點擊“校準”,相機原點就是柵格的中心交叉點。

·相機原點在機械手坐標的位置… 直接測量柵格板中心交叉點的位置。
                   

    DVT 提供的標準柵格板,刻度非常精確,因此建立的坐標將是很可靠的。在建立坐標的時候,鏡頭的畸變和相機的斜裝都會對坐標的刻度產生影響??紤]到此現 象,軟件中的“校準”功能被設計成可以校準圖像中出現的畸變和遠景。這是因為柵格各點之間的距離都是 20mm , 軟件會計算出圖像各部位柵格距離的像素比例。您所要作的真的很簡單。
     

    客戶也可以選擇一個客戶自己的校準圖板。 DVT 雖不能直接讀出進行校準,但只要各點之間的距離一致,可以在軟件中設置你的原點坐標。

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