视觉标定算法学习1-九点标定和手眼标定

手眼标定

解决的是机器人和相机之间的三维空间位置换算，分两种“眼在手上（相机装在机械臂的末端，随法兰一起运动）”和“眼在手外（相机固定在机架，机械臂他单独运动）”，不光算XY坐标，还要去解旋转角度，适合有高度差还需要有姿态补偿的场景，例如：立体分解，精密的零件装配。

算出相机坐标系 和 机器人基坐标系之间的变换矩阵 X。

公式：机器人末端坐标 = X * 相机目标点坐标

 

✅解决：相机识别到工件在相机坐标系什么位置 → 告诉机器人去哪里抓取。

 

👉手眼标定必须要有机器人，要移动机械臂多组姿态拍照。

 

九点标定

本质是二维平面的一个坐标映射，只适用于工件外处于同样一个平面，采集9个标定点，建立图像像素坐标与机器人世界坐标的一个换算关系，用仿射变换来完成校准，像流水线的平板抓取，平面定位检测，没有高低的变化，它只适用于平面作业。

做法：标定板在工作台移动 9 个位置，拍照，采集 9 组点：像素坐标 <-> 平台机械坐标。

输出：仿射变换矩阵，畸变系数。✅解决：图像上这个点，实际物理是多少毫米。

项目	九点标定	手眼标定
核心目的	像素 ↔ 物理平面坐标换算，矫正畸变	相机坐标系 ↔ 机器人坐标系转换矩阵
是否需要机器人	不需要，运动平台即可	必须机械臂 / 机器人参与
输入数据	9 组：图像像素坐标 + 平台机械坐标	多组姿态：图像标定板 + 机器人末端位姿
典型设备	固高、雷赛运动平台视觉，封测检测设备	机械臂抓取、上下料、装配视觉
输出结果	仿射矩阵、畸变参数	手眼变换矩阵 (旋转 + 平移)