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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，微小精密零件加工推荐，摄像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，摄像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，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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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摄像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摄像机内参数的标定与机器人及摄像机的手眼标定过程结合在一起。





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