㈠ 機械手和視覺標定指的是什麼
光視覺控制部分就要3w左右
然後再配備機械手，不知道你需要啥樣的機械手，六關節的?蜘蛛手？單臂？
㈡ 相機在機械手上 怎麼把相機坐標與機械手法蘭坐標統一起來
我的是一樣的。相機里顯示IMG_1659.CR2，把卡插到電腦里這個文件的名字也是IMG_1659.CR2。
㈢ 機器手如何用機器視覺系統來完成控制
根據我在廣東粵為工業機器人學院學習的知識所知：視覺系統在機器人在工業生產中得到了越來越廣泛的應用，並逐步進入人們的日常生活。機器人朝著智能化、小型化、數字化方向發展。所謂智能化，直觀地說就是具有適應外部環境變化的能力。計算機視覺由於信息量大，在智能機器人領域得到了廣泛的應用。具體工作有以下幾方面： (1)介紹了目前主要的手眼無標定視覺伺服方法——圖像雅可比矩陣方法（包括神經網路方法）的基本原理，分析了該方法存在的問題和適用范圍。以眼在手上構型視覺定位問題為例，導出了圖像雅可比矩陣的近似解析表達式，在此基礎上，提出了圖像雅可比矩陣與人工神經網路相結合的視覺控制方法，有效地改善了系統性能，擴大了機器人工作范圍。 (2)針對眼固定情況下平面視覺跟蹤問題，提出了基於非線性視覺映射模型的跟蹤控制策略，並利用人工神經網路加以實現，取得了良好的效果。進一步，將CMAC應用於視覺跟蹤問題，通過自學習演算法在線修正神經網路權值，使得控制系統具有適應環境變化的能力。 (3)針對眼固定構形，進一步將視覺跟蹤策略推廣到三維空間中去。提出了基於立體視覺（多攝像機）和基於目標幾何模型（單攝像機）的跟蹤方法。分析了攝像機位姿相互關系對跟蹤精度的影響，提出了圖像特徵的選取原則。模擬結果表明該方法具有較強的適應性。 (4)針對眼在手上機器人手眼無標定平面視覺跟蹤問題，指出圖像雅可比矩陣方法無法應用（即無法跟蹤運動目標）。在此基礎上，提出了基於圖像特徵加速度的視覺映射模型，並設計了相應的控制策略。首次解決了真正意義上的手眼無標定平面視覺跟蹤問題，並取得了較好的跟蹤效果。進一步將平面視覺跟蹤策略推廣到三維視覺跟蹤問題中去，解決了多攝像機信息融合的難題。 (5)研究了眼在手上機器人全自由度視覺跟蹤問題。分析了Full-6-DOF跟蹤問題的難點，提出了相應的視覺映射模型和跟蹤控制方案。創造性地提出了坐標變換方法，克服了旋轉與平移運動在圖像特徵空間中的耦合問題。利用新的模糊神經網路，有效得解決了視覺映射模型的實現問題。模擬結果表明，以上方法是行之有效的。
㈣ 固定基座六自由度機械手與三維空間坐標的路徑規轉換演算法資料
最簡單的算發就是在三維軟體中模擬了。
㈤ 機械手裝配怎樣定坐標系啊
你可以看《工業機器人》。韓建海第二版。裡面對齊次坐標及其變換。還有D-H坐標系介紹的非常詳細，全是機械臂
㈥ 基於視覺的機械手裝配怎樣定坐標系
第一是識別物體,數點即可得到坐標位置.所以識別是基礎就.
㈦ 工業機器人各種坐標系之間的聯系主要是工具坐標系，工件坐標系。
工業機器人各種之間的關聯，我用我實際在工業機器人離線編程行業實際做過的案回例來跟你講吧，我答一般使用robotmaster來做離線程序的，
具體主要步驟如下：假設任意品牌的工業機器人，首先使用該品牌的TCP多點校正來校準工具，得到工具坐標的XYZ坐標值即可，保存好工具坐標之後，可以讓各軸回一下關節零位，然後馬上在直角坐標系之下，用工具的尖點，採用三點法，來測量工件的坐標，這時機器人系統上的用戶坐標裡面會自動顯示該工件坐標的極坐標值，上面顯示的即是：機器人base坐標跟工件坐標之間的XYZ坐標值，甚至可以根據3點來顯示機器人base坐標跟工件之間的平行角度，舉例來說，用戶坐標會顯示XYZ值，以及ABC角度(平行關系的)，那麼robotmaster會根據這個用戶坐標值來計算當前機器人對於工件的加工范圍，計算之後可以模擬，加上工具的坐標，就可以轉換出你需要的品牌的機器人代碼，有了以上的關系，robotmaster可以輕松的把上述關系，轉換為容易看懂的笛卡爾坐標系運到代碼，這個代碼在實際的機器人加工當中也實踐過。
㈧ halcon怎麼將相機坐標轉換為機械手坐標
首先，通過圖像處理演算法，找出物體在圖片上的坐標
然後，將圖片坐標回轉換為實際坐標
沒有通用算答法，就算你切一個人腦子放在那裡負責圖像識別，它也識別不出它從來沒聽說過的東西
原理上最簡單的方法是模板比對，就是在一個較大圖像里找一個較小圖像的位置角度，復雜一點的就是找出你要找的東西的一類特徵，例如幾個亮點構成特定角度，就在圖像內找出所有亮點判斷哪幾個亮點構成該特定角度等等
halcon和opencv不用寫演算法代碼，這些圖像處理演算法庫都是把基本的演算法給你寫好了，用它們基本上就是把這些基本的演算法組合搭配
㈨ 如何將DVT智能相機的坐標轉換成機械手的坐標
用機器視覺為機械手准確定位物體，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 軟體而開發了 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。 那麼，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，然後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 軟體中的「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… 在用戶軟體 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 提供的標准柵格板，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。考慮到此現象，軟體中的「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 , 軟體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，可以在軟體中設置你的原點坐標。