工业机器人视觉引导之标定与精度控制

视觉引导极大提升了机器人柔性，但其引入的多坐标系转换带来了精度挑战。核心标定包括手眼标定、工具标定和工件标定。

手眼标定确定相机与机器人基座的变换关系。采用Tsai-Lenz等算法，通过多姿态拍摄标定板求解方程。工具中心点（TCP）标定则通过接触固定点或激光跟踪仪多点拟合，精确建立工具坐标系。工件标定用于补偿实物与数模的位置偏差，常采用特征匹配或专用标记点。

系统总误差是图像处理、机器人定位、工具及标定误差的综合结果。需进行误差链分析，并使用激光跟踪仪等设备定期校验。通过温度补偿、控制景深与光照稳定性等措施，可将系统重复定位精度提升至级。未来，融合深度学习的非线性标定方法将进一步提高复杂场景下的精度。