4.0 相机引导XY轴控制螺丝枪打螺丝

假如一个产品的同一水平上要打6个螺钉,是通过伺服XY轴移动带动相机以及螺丝枪,由相机拍照,根据拍照后螺丝孔位置来引导伺服进行移动以对准螺丝孔位置的。步骤如下:

一、9点标定,即把相机与伺服的实际位置关联起来。步骤如下:

选定螺丝孔1(其他螺丝孔也可以),移动XY轴使得螺丝孔1出现在相机视野的中心。做如下工作:

1).把此处作为(X1_标准拍照位,Y1_标准拍照位), 作为9点标定的第5个点。

2). 然后伺服分别走到如下9个位置(1-9),分别拍照,找到螺丝孔像素位置(1'-9'),然后使用9点标定工具计算求出像素坐标到伺服XY轴的转换矩阵。

注意本转换矩阵计算的相对值需要乘以-1. 即下图显示伺服向左移动(X-),拍照照片却是向右平移的(假设像素和实际的XY轴重合情况下)。因为本标定方法是工件不动,相机移动。

下图所示。

二、注册标准图像、并找到打螺丝与拍照的固定偏移量

伺服走到(X1_标准拍照位,Y1_标准拍照位),拍照并注册当前图片作为标准图片。

同时手动拧紧一个螺丝到螺丝孔1,手动移动伺服到找到最合适的打螺丝位置记忆为:(X2_标准打螺丝位,Y2_标准打螺丝位).则:

X_打螺丝固定Offset = X2_标准打螺丝位 - X1_标准拍照位

Y_打螺丝固定Offset = Y2_标准打螺丝位 - Y1_标准拍照位

三、实际拍照

  1. 定义所有其他螺丝的拍照位(X_螺丝2拍照位,Y_螺丝2拍照位)....
  2. 走到任意一个螺丝的拍照位,拍照图片得到孔的像素位置,并得到(根据9点标定的矩阵)实际伺服位置.下图所示:

X_实际附加Offset = x1_实际 -- x1

Y_实际附加Offset =y1_实际-y1

3.实际打螺丝所需的伺服位置:

X = X实际拍照位置 + X_打螺丝固定Offset - X_实际附加Offset

Y = Y实际拍照位置 + Y_打螺丝固定Offset - Y_实际附加Offset

上式子有一个负号的原因是我们的9点标定方法导致的。因为本标定方法是工件不动,相机移动。举例来讲:伺服向左移动(X-),拍照照片却是向右平移的(X+)。

相关推荐
matlab代码18 小时前
基于matlab模板匹配的手写体数字识别【源码78期】
人工智能·计算机视觉
AiNightVision20 小时前
AI-ISP微光全彩夜视技术深度解析:如何在0.001Lux下实现全彩成像
人工智能·计算机视觉·车载系统·自动驾驶·无人机·智能家居·智能硬件
JAI科研20 小时前
YOLO 完全指南(七):YOLO识别工程化 (上)
人工智能·深度学习·神经网络·yolo·目标检测·计算机视觉·transformer
程序猿编码21 小时前
扔掉 Python!纯 C++ 本地跑扩散 TTS,GGML 加持,支持 RK3588 NPU 加速
c++·计算机视觉·大模型·transformer·rk3588·推理·ggml
JarmanYuo1 天前
YOLO 涨点研究(十二):具身 CV 进阶篇——Sim2Real 域随机化与真机部署
人工智能·pytorch·python·yolo·计算机视觉
YOLO数据集集合1 天前
渔船船只检测数据集 | 船只检测 渔船识别 拖船检测 海事监管 目标检测 YOLO格式 深度学习数据集 计算机视觉9076期
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉
AI人工智能+1 天前
了一种融合OCR与大模型的文档抽取系统,解决传统OCR“识字不识意”的痛点
深度学习·计算机视觉·语言模型·自然语言处理·ocr·文档抽取
民乐团扒谱机1 天前
【一文吃透】图像灰度非线性拉伸:对数、Gamma、S型曲线与直方图均衡化公式详解与避坑
人工智能·计算机视觉
陈嘿萌2 天前
BeyondFusion:无需显式配准,统一完成「红外超分」与红外-可见光融合
计算机视觉·图像融合·学术研究与理论基础
imbackneverdie2 天前
论文中的机制图、原理图用什么软件画?AI生成可编辑矢量图的方法分享
人工智能·深度学习·计算机视觉·aigc·科研·ai绘图·科研绘图