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A vision-based wheel-shaped tool calibration method for robot processing system
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AI
DOI：10.1177/09544054251411012.png)
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摘要
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机器人加工技术因其智能和灵活的优势，被广泛应用于加工和表面强化领域。工具标定对于机器人加工系统精确控制加工轨迹至关重要。对于复杂曲面部件，轮式工具在到达精细区域方面具有显著优势。然而，现有的工具标定方法不适用于轮式工具，并面临精度不高和操作复杂等问题。本文提出了一种基于视觉的轮式工具标定方法用于机器人加工系统。首先，提出了一种新颖的“眼在手”标定方法，以实现视觉扫描仪与机器人基座之间精确的旋转矩阵和变换向量。然后，扫描轮式工具的环形表面并提取极值点以标定TCP（工具中心点）。扫描特殊工具平面，其法向量表示TCF（工具坐标系）。此外，TCP和TCF用于标定手-工具转换关系。最后，建立了一个使用轮式工具的机器人超声滚压系统，并进行了工具标定实验以验证所提方法的可行性。此外，该方法在重复精度和标定误差方面进行了评估。
Keyword:
robot vision
hand-eye calibration
TCP calibration
TCF calibration
hand-tool calibration
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