机器人与视觉标定理论是什么？
相机固定不动， 上往下看引导机器人移动
机器人与视觉标定理论详解
1.相机非线性校正使用标定板做非线性校正2.相机与机器人做9点标定可以使用机器人扎9个点，或者机器人抓住工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标，然后标定3.计算机器人的旋转中心机器人抓取工件分别旋转三个角度摆放到相机视野内，相机可以得到三个坐标值，通过三个坐标值拟合圆获得圆心坐标即为旋转中心4.相机通过公式计算得出最终的输出结果（rx0， ry0）为旋转中心，（ x， y）为被旋转的点，（x0，y0）旋转后的点x0= cos （a） * （x-rx0） – sin （a） * （y-ry0） +rx0y0= cos （a） * （y-ry0） + sin （a） * （x-rx0） +ry0
相机固定不动， 下往上看
1.相机非线性校正使用机器人吸起标定板做非线性校正2.相机与机器人做9点标定可以使用实物标定，机器人抓住工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标，然后标定。参考上面的上往下看。
相机固定在机器人上，离旋转中心较近
1、相机非线性矫正2、相机与机器人做9点标定可以使用实物标定，机器人抓住工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标，（机器人每次需要回到固定位置拍照），然后标定3、计算机器人的旋转中心机器人抓取工件分别旋转三个角度摆放到相机视野内，相机可以得到三个坐标值，通过三个坐标值拟合圆获得圆心坐标即为旋转中心4、相机通过公式计算得出最终输出结果
相机固定在机器人上，离旋转中心很远
1、相机非线性矫正2、相机与机器人做9点标定3、计算机器人的旋转中心4、相机通过公式计算得出最终输出结果注：由于选择中心距离视野很远，通常拟合出来的旋转中心存在比较大的误差，给定位精度造成影响。
分离轴
分离轴的设计方式有很多，xy + θ， x+y θ， x θ+y…。，具体状况具体分析，目的是要找到旋转中心，做好9点标定。1.相机非线性校正2.相机与机器人做9点标定3.计算机器人的旋转中心4.相机通过公式计算得出最终的输出结果
旋转中心标定说明
旋转中心方法用于所有机器人与视觉配合场景方法：计算工件实际发生的偏移量和旋转量，结合机器人的旋转中心进行二次补偿后，把补偿量发送给机器人，然后机器人把补偿量补偿后进行抓取或放置即可；
点坐标旋转方法
计算某个点绕另外一点旋转一定角度后的坐标，如图：
机器人与视觉标定理论详解a（x，y）绕b（rx0，ry0）旋转a度后的位置为c（x0，y0），则有如下关系式：x0= cos （a） * （x-rx0） – sin （a） * （y-ry0） +rx0y0= cos （a） * （y-ry0） + sin （a） * （x-rx0） +ry0
下面计算所有的旋转和偏移量均是基于上面的公式
旋转中心标定说明
std方法的计算：
cdx= cos （a） * （cx0-x0） – sin （a） * （cy0-y0） + x1 – cx0cdy= cos （a） * （cy0-y0） + sin （a） * （cx0-x0） + y1 – cy0x’= cos （a） * （x0-cx0） – sin （a） * （y0-cy0） + cx0y’= cos （a） * （y0-cy0） – sin （a） * （x0-cx0） + cy0cdx=x1-x’cdy=y1-y’这里是机器人在取料之前，先把自己的角度补正到与 物料当前角度一致，到（x’，y’）位置处，然后移动 cdx，cdy，与物料位置也重合，然后去取料。这样就保证了每次取料后，物料相对于机器人的位置 一致，因此直接往目标位置放就可以。这种方式由于是取物料的时候调整位置，因此适用于 相机固定在机械手上、相机固定安装从上往下看的方式。如果相机固定安装从下往上看，由于机器人这时候已经取完料了，就不适合使用了。
特别注意
这里计算到的cdx和cdy一定要补偿到机器人的取料位置里，不能补偿到 放料位置。旋转中心方法计算到的偏差可以直接补偿到放料位置。原因如下：
旋转中心法的计算：
（x，y）是定位到的产品位置，（gx，gy）是标准模板位置，（x’，y’）是补偿了角度后的新位置，则：x’ = cos θ * （x-xo） – sin θ *（y-yo） + xo;y’ = cos θ* （y-yo） + sin θ* （x-xo） + yo;offset x=x’-gxoffset y=y’-gyoffset theta= θ
求旋转中心方法
当相机fov与旋转中心很近，可以用旋转3点以上拟合一个圆求圆心当相机fov与旋转中心很远，使用旋转3或多个点求圆心，准确性会很差。
解法
（x0，y0）为旋转中心， （x1，y1）及（x2，y2）为工件在视野中旋转角度a的前后坐标，（xt，yt）为两点连线的延长。d = √（x2-x1）^2 + （y2-y1）^2角度ar = d/2/sin（a/2）r/d = （xt-x1）/（x2-x1）r/d = （yt-y1）/（y2-y1）xt = （1-r/d）*x1 + （r/d）*x2yt = （1-r/d）*y1 + （r/d）*y2x0= cos （90-a/2） * （xt-x1） – sin （90-a/2） * （yt-y1） +x1y0= cos （90-a/2） * （yt-y1） + sin （90-a/2） * （xt-x1） +y1角度：x+ y+ 为正，反之为负
旋转中心标定—计算补偿
cdx cdy计算过程，旋转角度a
机器人与视觉标定理论详解cdx= cos （a） * （cx0-x0） – sin （a） * （cy0-y0） + x1 – cx0= （cos （a） -1） * （cx0-x0） – sin （a） * （cy0-y0） + mdx= （cos （a） -1） * stdx- sin （a） * stdy+ mdxcdy= cos （a） * （cy0-y0） + sin （a） * （cx0-x0） + y1 – cy0= （cos （a） -1） * （cy0-y0） + sin （a） * （cx0-x0） + mdy= （cos （a） -1） * stdy + sin （a） * stdx + mdy从公式中可以看出stdx = cx0-x0，stdy = cy0-y0是个常量，mdx和mdy是每次拍照是工件（mark）的坐标与标准位置工件（mark）的差值；stdx与stdy怎么计算呢？蓝色的为一个二元一次方程，我们需要旋转一个角度即可计算出；如果计算出stdx和stdy则在运行时，直接带入上述公式，可以很快计算出cdx，cdy这样给出robot的偏移量了，而不需要计算旋转中心的确切坐标了；
如何求解stdx和stdy
stdx，stdy计算过程，首先robot在拍照点旋转一定角度a（一定是robot给出）机器人与视觉标定理论详解cdx= cos （a） * （cx0-x0） – sin （a） * （cy0-y0） + x1 – cx0= （cos （a） -1） * （cx0-x0） – sin （a） * （cy0-y0） + mdx= （cos （a） -1） * stdx- sin （a） * stdy+ mdxcdy= cos （a） * （cy0-y0） + sin （a） * （cx0-x0） + y1 – cy0= （cos （a） -1） * （cy0-y0） + sin （a） * （cx0-x0） + mdy= （cos （a） -1） * stdy + sin （a） * stdx + mdy下面介绍如何求解stdx和stdy，旋转一定角度a后mdx和mdy则为确定值，cos（a）和sin（a）为确定值0= （cos （a） -1） * stdx- sin （a） * stdy+ mdx0= （cos （a） -1） * stdy + sin （a） * stdx + mdystdx = -0.5*（mdx*（cos（a）-1）+mdy*sin（a）） / （1-cos（a））stdy = 0.5*（mdx*sin（a）-mdy*（cos（a）-1））/（1-cos（a））a是旋转标准的角度mdx=x1-x0，即旋转后mark坐标与训练模板的mark坐标
原文标题：机器人与视觉标定理论详解
文章出处：【微信公众号：新机器视觉】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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直线状与不规则状的pattern差异对电路的影响分析
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机器人与视觉标定理论是什么？
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iphone的算盘：ios10.1如此多bug背后，ios10.2更新了什么？
PLC与电脑联机的几种基础方式
春风十里不如你！小米6只要你来，我们就愿意等
iOS10.3.2更新了些什么？ios10.3.2的新功能有哪些？ios10.3.2值得更新吗？ios10.3.2修复了哪些BUG？
无人机正在抢占行业应用新市场
SiC MOSFET中Crosstalk波形错误的原因
AOS推出创新型双面散热 DFN 5x6 封装
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相机固定不动， 下往上看
1.相机非线性校正使用机器人吸起标定板做非线性校正2.相机与机器人做9点标定可以使用实物标定，机器人抓住工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标，然后标定。参考上面的上往下看。
相机固定在机器人上，离旋转中心较近
1、相机非线性矫正2、相机与机器人做9点标定可以使用实物标定，机器人抓住工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标，（机器人每次需要回到固定位置拍照），然后标定3、计算机器人的旋转中心机器人抓取工件分别旋转三个角度摆放到相机视野内，相机可以得到三个坐标值，通过三个坐标值拟合圆获得圆心坐标即为旋转中心4、相机通过公式计算得出最终输出结果
相机固定在机器人上，离旋转中心很远
1、相机非线性矫正2、相机与机器人做9点标定3、计算机器人的旋转中心4、相机通过公式计算得出最终输出结果注：由于选择中心距离视野很远，通常拟合出来的旋转中心存在比较大的误差，给定位精度造成影响。
分离轴
分离轴的设计方式有很多，xy + θ， x+y θ， x θ+y…。，具体状况具体分析，目的是要找到旋转中心，做好9点标定。1.相机非线性校正2.相机与机器人做9点标定3.计算机器人的旋转中心4.相机通过公式计算得出最终的输出结果
旋转中心标定说明
旋转中心方法用于所有机器人与视觉配合场景方法：计算工件实际发生的偏移量和旋转量，结合机器人的旋转中心进行二次补偿后，把补偿量发送给机器人，然后机器人把补偿量补偿后进行抓取或放置即可；
点坐标旋转方法
计算某个点绕另外一点旋转一定角度后的坐标，如图：
机器人与视觉标定理论详解a（x，y）绕b（rx0，ry0）旋转a度后的位置为c（x0，y0），则有如下关系式：x0= cos （a） * （x-rx0） – sin （a） * （y-ry0） +rx0y0= cos （a） * （y-ry0） + sin （a） * （x-rx0） +ry0
下面计算所有的旋转和偏移量均是基于上面的公式
旋转中心标定说明
std方法的计算：
cdx= cos （a） * （cx0-x0） – sin （a） * （cy0-y0） + x1 – cx0cdy= cos （a） * （cy0-y0） + sin （a） * （cx0-x0） + y1 – cy0x’= cos （a） * （x0-cx0） – sin （a） * （y0-cy0） + cx0y’= cos （a） * （y0-cy0） – sin （a） * （x0-cx0） + cy0cdx=x1-x’cdy=y1-y’这里是机器人在取料之前，先把自己的角度补正到与 物料当前角度一致，到（x’，y’）位置处，然后移动 cdx，cdy，与物料位置也重合，然后去取料。这样就保证了每次取料后，物料相对于机器人的位置 一致，因此直接往目标位置放就可以。这种方式由于是取物料的时候调整位置，因此适用于 相机固定在机械手上、相机固定安装从上往下看的方式。如果相机固定安装从下往上看，由于机器人这时候已经取完料了，就不适合使用了。
特别注意
这里计算到的cdx和cdy一定要补偿到机器人的取料位置里，不能补偿到 放料位置。旋转中心方法计算到的偏差可以直接补偿到放料位置。原因如下：
旋转中心法的计算：
（x，y）是定位到的产品位置，（gx，gy）是标准模板位置，（x’，y’）是补偿了角度后的新位置，则：x’ = cos θ * （x-xo） – sin θ *（y-yo） + xo;y’ = cos θ* （y-yo） + sin θ* （x-xo） + yo;offset x=x’-gxoffset y=y’-gyoffset theta= θ
求旋转中心方法
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解法
（x0，y0）为旋转中心， （x1，y1）及（x2，y2）为工件在视野中旋转角度a的前后坐标，（xt，yt）为两点连线的延长。d = √（x2-x1）^2 + （y2-y1）^2角度ar = d/2/sin（a/2）r/d = （xt-x1）/（x2-x1）r/d = （yt-y1）/（y2-y1）xt = （1-r/d）*x1 + （r/d）*x2yt = （1-r/d）*y1 + （r/d）*y2x0= cos （90-a/2） * （xt-x1） – sin （90-a/2） * （yt-y1） +x1y0= cos （90-a/2） * （yt-y1） + sin （90-a/2） * （xt-x1） +y1角度：x+ y+ 为正，反之为负
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机器人与视觉标定理论详解cdx= cos （a） * （cx0-x0） – sin （a） * （cy0-y0） + x1 – cx0= （cos （a） -1） * （cx0-x0） – sin （a） * （cy0-y0） + mdx= （cos （a） -1） * stdx- sin （a） * stdy+ mdxcdy= cos （a） * （cy0-y0） + sin （a） * （cx0-x0） + y1 – cy0= （cos （a） -1） * （cy0-y0） + sin （a） * （cx0-x0） + mdy= （cos （a） -1） * stdy + sin （a） * stdx + mdy从公式中可以看出stdx = cx0-x0，stdy = cy0-y0是个常量，mdx和mdy是每次拍照是工件（mark）的坐标与标准位置工件（mark）的差值；stdx与stdy怎么计算呢？蓝色的为一个二元一次方程，我们需要旋转一个角度即可计算出；如果计算出stdx和stdy则在运行时，直接带入上述公式，可以很快计算出cdx，cdy这样给出robot的偏移量了，而不需要计算旋转中心的确切坐标了；
如何求解stdx和stdy
stdx，stdy计算过程，首先robot在拍照点旋转一定角度a（一定是robot给出）机器人与视觉标定理论详解cdx= cos （a） * （cx0-x0） – sin （a） * （cy0-y0） + x1 – cx0= （cos （a） -1） * （cx0-x0） – sin （a） * （cy0-y0） + mdx= （cos （a） -1） * stdx- sin （a） * stdy+ mdxcdy= cos （a） * （cy0-y0） + sin （a） * （cx0-x0） + y1 – cy0= （cos （a） -1） * （cy0-y0） + sin （a） * （cx0-x0） + mdy= （cos （a） -1） * stdy + sin （a） * stdx + mdy下面介绍如何求解stdx和stdy，旋转一定角度a后mdx和mdy则为确定值，cos（a）和sin（a）为确定值0= （cos （a） -1） * stdx- sin （a） * stdy+ mdx0= （cos （a） -1） * stdy + sin （a） * stdx + mdystdx = -0.5*（mdx*（cos（a）-1）+mdy*sin（a）） / （1-cos（a））stdy = 0.5*（mdx*sin（a）-mdy*（cos（a）-1））/（1-cos（a））a是旋转标准的角度mdx=x1-x0，即旋转后mark坐标与训练模板的mark坐标
原文标题：机器人与视觉标定理论详解
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快讯：爱立信第一季度净利润2.13亿美元 同比下降6.9%
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直线状与不规则状的pattern差异对电路的影响分析
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