㈠ 机械手和视觉标定指的是什么
光视觉控制部分就要3w左右
然后再配备机械手，不知道你需要啥样的机械手，六关节的?蜘蛛手？单臂？
㈡ 相机在机械手上 怎么把相机坐标与机械手法兰坐标统一起来
我的是一样的。相机里显示IMG_1659.CR2，把卡插到电脑里这个文件的名字也是IMG_1659.CR2。
㈢ 机器手如何用机器视觉系统来完成控制
根据我在广东粤为工业机器人学院学习的知识所知：视觉系统在机器人在工业生产中得到了越来越广泛的应用，并逐步进入人们的日常生活。机器人朝着智能化、小型化、数字化方向发展。所谓智能化，直观地说就是具有适应外部环境变化的能力。计算机视觉由于信息量大，在智能机器人领域得到了广泛的应用。具体工作有以下几方面： (1)介绍了目前主要的手眼无标定视觉伺服方法——图像雅可比矩阵方法（包括神经网络方法）的基本原理，分析了该方法存在的问题和适用范围。以眼在手上构型视觉定位问题为例，导出了图像雅可比矩阵的近似解析表达式，在此基础上，提出了图像雅可比矩阵与人工神经网络相结合的视觉控制方法，有效地改善了系统性能，扩大了机器人工作范围。 (2)针对眼固定情况下平面视觉跟踪问题，提出了基于非线性视觉映射模型的跟踪控制策略，并利用人工神经网络加以实现，取得了良好的效果。进一步，将CMAC应用于视觉跟踪问题，通过自学习算法在线修正神经网络权值，使得控制系统具有适应环境变化的能力。 (3)针对眼固定构形，进一步将视觉跟踪策略推广到三维空间中去。提出了基于立体视觉（多摄像机）和基于目标几何模型（单摄像机）的跟踪方法。分析了摄像机位姿相互关系对跟踪精度的影响，提出了图像特征的选取原则。仿真结果表明该方法具有较强的适应性。 (4)针对眼在手上机器人手眼无标定平面视觉跟踪问题，指出图像雅可比矩阵方法无法应用（即无法跟踪运动目标）。在此基础上，提出了基于图像特征加速度的视觉映射模型，并设计了相应的控制策略。首次解决了真正意义上的手眼无标定平面视觉跟踪问题，并取得了较好的跟踪效果。进一步将平面视觉跟踪策略推广到三维视觉跟踪问题中去，解决了多摄像机信息融合的难题。 (5)研究了眼在手上机器人全自由度视觉跟踪问题。分析了Full-6-DOF跟踪问题的难点，提出了相应的视觉映射模型和跟踪控制方案。创造性地提出了坐标变换方法，克服了旋转与平移运动在图像特征空间中的耦合问题。利用新的模糊神经网络，有效得解决了视觉映射模型的实现问题。仿真结果表明，以上方法是行之有效的。
㈣ 固定基座六自由度机械手与三维空间坐标的路径规转换算法资料
最简单的算发就是在三维软件中模拟了。
㈤ 机械手装配怎样定坐标系啊
你可以看《工业机器人》。韩建海第二版。里面对齐次坐标及其变换。还有D-H坐标系介绍的非常详细，全是机械臂
㈥ 基于视觉的机械手装配怎样定坐标系
第一是识别物体,数点即可得到坐标位置.所以识别是基础就.
㈦ 工业机器人各种坐标系之间的联系主要是工具坐标系，工件坐标系。
工业机器人各种之间的关联，我用我实际在工业机器人离线编程行业实际做过的案回例来跟你讲吧，我答一般使用robotmaster来做离线程序的，
具体主要步骤如下：假设任意品牌的工业机器人，首先使用该品牌的TCP多点校正来校准工具，得到工具坐标的XYZ坐标值即可，保存好工具坐标之后，可以让各轴回一下关节零位，然后马上在直角坐标系之下，用工具的尖点，采用三点法，来测量工件的坐标，这时机器人系统上的用户坐标里面会自动显示该工件坐标的极坐标值，上面显示的即是：机器人base坐标跟工件坐标之间的XYZ坐标值，甚至可以根据3点来显示机器人base坐标跟工件之间的平行角度，举例来说，用户坐标会显示XYZ值，以及ABC角度(平行关系的)，那么robotmaster会根据这个用户坐标值来计算当前机器人对于工件的加工范围，计算之后可以模拟，加上工具的坐标，就可以转换出你需要的品牌的机器人代码，有了以上的关系，robotmaster可以轻松的把上述关系，转换为容易看懂的笛卡尔坐标系运到代码，这个代码在实际的机器人加工当中也实践过。
㈧ halcon怎么将相机坐标转换为机械手坐标
首先，通过图像处理算法，找出物体在图片上的坐标
然后，将图片坐标回转换为实际坐标
没有通用算答法，就算你切一个人脑子放在那里负责图像识别，它也识别不出它从来没听说过的东西
原理上最简单的方法是模板比对，就是在一个较大图像里找一个较小图像的位置角度，复杂一点的就是找出你要找的东西的一类特征，例如几个亮点构成特定角度，就在图像内找出所有亮点判断哪几个亮点构成该特定角度等等
halcon和opencv不用写算法代码，这些图像处理算法库都是把基本的算法给你写好了，用它们基本上就是把这些基本的算法组合搭配
㈨ 如何将DVT智能相机的坐标转换成机械手的坐标
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？在机器视觉和机器人的有效结合中， DVT 一直走在前列。例如 KUKA 的最新的视觉机器人，他们结合了ＤＶＴ的 Framework 软件而开发了 KUKA 机器人独有的 KUKA 视觉，真正地使机器人有了视觉能力。 DVT 机器视觉长期和机器人公司合作，可谓是机器人最具友好性的机器视觉系统。 那么，要让机器人通过机器视觉的信息来做出动作，就需要作一些坐标的转换。典型的坐标转换，用户必须确定相机坐标的原点。这就需要用户作一些脚本来确定原点在相机坐标中的位置。这个原点又必须在机器人的坐标中确定位置，这个偏差必须测量。而且，相机坐标的刻度和实际刻度的比例也必须由用户来测量，和机器人的坐标刻度保持一致。因此，坐标的转换变得很不理想。 现在，理想的办法是：机器人在成像范围内放置一个相机可以辨识的物体，然后机器视觉可以自动地建立校准刻度系统。 DVT 的新办法就是： 用一个有固定刻度的栅格图，配合使用 Intellect 软件中的“校准”工具就可以建立坐标转换。 DVT 提供了一个标准的栅格。其刻度是 20mm ， DVT 能够直接识别出原点位置，刻度，建立坐标。 所以， DVT 与机械人实现坐标转换变得非常简单。 开始… 用 DVT 智能相机对栅格板取图。 相机原点… 在用户软件 Intellect 中点击“校准”，相机原点就是栅格的中心交叉点。 相机原点在机械手坐标的位置… 直接测量栅格板中心交叉点的位置。 DVT 提供的标准栅格板，刻度非常精确，因此建立的坐标将是很可靠的。在建立坐标的时候，镜头的畸变和相机的斜装都会对坐标的刻度产生影响。考虑到此现象，软件中的“校准”功能被设计成可以校准图像中出现的畸变和远景。这是因为栅格各点之间的距离都是 20mm , 软件会计算出图像各部位栅格距离的像素比例。您所要作的真的很简单。 客户也可以选择一个客户自己的校准图板。 DVT 虽不能直接读出进行校准，但只要各点之间的距离一致，可以在软件中设置你的原点坐标。