




主要的工作和贡献有: (1)针对精密零件外观检测视觉系统中---机内参数及手眼关系的标定问题,分别研究了基于标定板的视觉系统标定方法及自标定方法,并提出了基于两特征点的机器人视觉自标定方法。所提出的基于两特征点的自标定方法仅选取空间中两个特征点作为标定参考点,并将机器人视觉系统中的---机内参数的标定与机器人及---机的手眼标定过程结合在一起。

本实用新型公开一种零件的自动化加工装置,用于螺纹管的加工,所述螺纹管包括外管和位于外管内壁上的螺纹;所述加工装置包括支架,安装于支架上的旋转座,用于固定所述外管的定位座,超微型零件加工服务热线,电机和气缸,所述电机的输出轴通过一联轴器与旋转座连接,用于驱动旋转座旋转,超微型零件加工费用情况,所述外管的一端嵌入自第二套筒中伸出的夹头内;所述定位座包括与轨道连接的活动板和安装于活动板上的安装板,广东超微型零件加工,所述安装板上开有供外管一端嵌入的安装槽;所述安装槽内设置有与第二定位槽配合的第二定位块.本实用新型通过电机,气缸配合旋转座和定位座,实现了加工的全自动化,实现了将弹簧的放置于外管内部,既节约了人力,又可以避免人为失误和误差,---加工的精度.

通过控制机器人做三次平移运动和两次旋转运动即可线性求解出所有参数。通过实验验证,该方法在图像噪声等级为σ=5像素时,---机内参数的相对误差小于0.06%,手眼参数的相对误差小于2%;在机器人运动误差等级为0.1时,---机内参数的相对误差小于0.14%,手眼参数相对误差小于3%。所提出的基于两特征点的自标定方法在减少标定累积误差的同时,超微型零件加工厂家,简化了机器人视觉系统的标定过程,从而提高了视觉系统的标定效率和灵活性,减少了对标定板等标志物的依赖。

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