基于启发式模型的机器人视觉标定系统

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机器视觉技术具有灵活测量,智能化水平高,成本低等优点,广泛应用于工业机器人定位装配领域,为提高相机的精度和算法稳定性,相机和视觉系统在使用前需要做好标定工作.针对当前工业机器人行业中在视觉标定方法上多数采用传统标定方法,其整体标定过程多为面向数据结果而非面向用户,对操作者知识储备要求较高,本文提出了一种基于启发式模型的机器人视觉标定系统.通过该方法,在优化传统标定模型和过程的同时,可以准确的以用户为核心,实现基于启发式模型的提示、辅助、报警和专家系统的功能,达到面向用户和过程的效果.与传统方法对比,此系统面对不同环境或操作者时具较好的有普适性和鲁棒性,从而提高了机器视觉系统的综合标定效率.
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