视觉定位与纠偏实战：引导机器人抓取传送带上的随机来料

在自动化产线上，物料在传送带上的位置和角度是随机的，机器人必须借助视觉系统获得准确的抓取坐标，才能实现精准抓取。这套“手眼协同”系统，是智能制造的经典应用。

系统构成：眼、脑、手

• 眼：工业相机（通常安装在传送带上方，即固定于场景上方）。

• 脑：视觉控制器（运行视觉处理软件）。

• 手：雷竞技竞彩平台。

工作流程详解

1. 系统标定（统一坐标系的基石）
这是最核心、最基础的一步。目的是建立图像像素坐标系、机器人坐标系和传送带坐标系之间的映射关系。

• 手眼标定：使用一个已知尺寸的标定板，机器人带动标定板移动到相机视野的不同位置，视觉软件通过计算，得出相机坐标系与机器人坐标系的转换关系。

• 传送带标定：如果机器人抓取后需要随传送带移动进行跟踪抓取，则还需进行传送带标定，计算传送带运动方向与速度与坐标系的对应关系。

2. 图像采集与触发
当工件进入相机视野时，需要有一个信号告诉相机拍照。通常会在传送带上安装一个光电传感器，当工件经过时，传感器发出信号触发相机拍照。同时，编码器可以记录传送带的移动距离，实现更精准的动态抓取。

3. 视觉定位算法（核心计算）
相机拍到图像后，视觉软件需要计算出工件在当前图像中的精确位置（X, Y）和旋转角度（θ）。

• 模板匹配（最常用）：首先，在视觉软件中创建一个“黄金模板”——一个标准工件的参考图像。当待抓取工件进入视野后，软件会在当前图像中搜索与这个模板最相似的区域。

• 特征匹配：对于形状复杂或容易遮挡的工件，可以采用基于特征（如圆、直线、轮廓）的匹配方式。软件提取工件上的多个稳定特征，然后与模板特征进行匹配，同样可以计算出位置和角度。

• 输出结果：视觉软件最终输出的是工件在机器人坐标系下的抓取点坐标（X, Y, θ）。这个坐标是经过标定转换的，机器人可以直接理解和使用。

4. 机器人抓取与执行
视觉控制器通过通信接口（如TCP/IP、Ethernet/IP）将坐标数据发送给机器人控制器。机器人接收到目标坐标后，运动到该位置，完成抓取动作。如果是动态抓取，机器人还需要结合编码器信号，在移动中与传送带同步，实现“飞拍”。

纠偏与稳定性保障

• 纠偏逻辑：视觉系统计算出的（X, Y, θ）本身就是相对于理论位置的“偏差值”。机器人用理论抓取坐标加上这个偏差值，就实现了自动纠偏。

• 稳定性要点：

  • 打光稳定性：确保每次拍照时，工件的光照条件一致，是保证模板匹配成功率的关键。

  • 模板鲁棒性：创建模板时，应选择不受背景干扰、特征稳定且唯一的区域。可以使用多模板或带旋转、尺度不变性的算法以应对各种情况。

通过以上步骤，视觉定位系统成功地将机器人的“手”与“眼”连接起来，赋予其应对随机性的能力，实现了高度的自动化和柔性生产。