





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,微小精密零件加工服务***,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。

目前,基于视觉的精密零件外观检测方法在工业领域中应用广泛,研究人员提出了多种针对不同目标的外观瑕疵检测算法及相应的检测系统。但是在实际应用中仍然存在很多亟需解决的问题,如检测准确率低、样本数量有限、算法泛化能力差等。本文针对精密零件外观检测问题中的视觉系统标定、快速零件检测、表面瑕疵检测等关键技术展开研究。

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