Eye to Hand场景下的手动标定（四轴/五轴机器人-标定板多个随机位姿）
本操作指南介绍如何完成四轴/五轴机器人和 2D 相机 在 Eye to hand（ETH）场景下的手动手眼标定（标定板多个随机位姿）。
总体流程介绍
四轴/五轴机器人在 Eye to hand（ETH）场景下手动标定的总体流程如下图所示。
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标定前准备：完成标定前的相关准备工作。
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标定预配置：选择标定前的预配置项，例如机器人型号、相机安装方式等。
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开始标定：正式开始标定，通过完成一系列操作步骤，获得标定结果。此步骤中涉及机器人端操作，以建立视觉系统与机器人之间的通信。
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验证标定结果：对获得的标定结果进行验证，检查标定结果是否满足要求。
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应用标定结果：在视觉工程中使用新的标定参数组。
下文将对上述流程进行介绍。
标定前准备
在进行手眼标定前，你先需要完成以下准备工作：
完成机器人通信配置
如果机器人使用标准接口方式与视觉系统通信，请完成机器人的标准接口通信配置。你可根据使用的机器人品牌，在标准接口通信章节中参考对应机器人的“标准接口通信配置”文档完成机器人标准接口通信配置。
如果机器人使用主控方式与视觉系统通信，请完成机器人的主控通信配置。你可根据使用的机器人品牌，在主控通信章节中参考对应机器人的“主控通信配置”文档完成机器人主控通信配置。
准备标定所需物料
ETH 场景下的自动标定需要使用标定板或标志物。
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若使用标定板，请按照以下要求准备：
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请确保标定板上圆清晰，没有明显刮花痕迹，标定板没有明显弯曲变形。
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在 ETH 场景下，先将标定板连接件安装到机器人末端法兰上，再将标定板安装到连接件上。确保标定板安装稳固，标定板位于相机视野中心，且尽量与相机所在平面平行，即使标定板尽量垂直于相机坐标系 Z 轴。
当机器人法兰装载不可拆卸夹具时，可将标定板直接固接在夹具上。
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若现场不便使用标定板（空间受限或无法安装），可使用标志物，请按照以下要求准备：
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标志物上需存在清晰的特征点，且特征点的空间分布应尽量均匀。
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检查标定板图像质量
| 标定板的图像质量会影响手眼标定结果的精度，因此，需要检查标定板的图像质量。标定流程中包含了检查标定板图像质量的操作，你也可以在标定前提前检查标定板图像质量，从而节省标定流程所需时间。 |
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将标定板水平放置在相机视野下工作平面的中心。
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在2D相机管理工具中连接相机并调整相机参数，确保 2D 图中标定板整体亮度不过暗、过亮或亮度不均，每个标定圆清晰可见。
若现场环境光较复杂，建议通过遮补光来降低环境光对 2D 图像的影响。
正常 过曝 欠曝 
完成标定前检查工作
请参考标定前检查工作，完成以下检查：
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确认机器人底座已牢固安装。
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确认相机支架及相机已牢固安装。
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确认机器人绝对精度满足使用要求。
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校验机器人模型参数准确性。
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确认相机无畸变或已进行畸变标定。
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确认已进行相机预热暖机。
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确认标定板或标志物已牢固安装于机器人末端（ETH）。
标定预配置
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打开Mech-Vision软件，在菜单栏上依次选择。标定预配置窗口将弹出。
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确定已完成标定前检查工作后，单击确认检查按钮，然后单击下一步按钮。
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在选择如何标定窗口，选择开始新的标定单选框，然后单击下一步按钮。
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在选择标定任务窗口，从下拉列表框中选择其他机器人的手眼标定，根据需要指定机器人欧拉角类型参数，选择机器人坐标系类型，然后单击下一步按钮。
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在选择标定用的机器人类型窗口，根据机器人类型选择六轴机器人单选框，然后单击下一步按钮。
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在选择相机安装方式窗口，选择Eye to hand单选框，然后单击下一步按钮。
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在选择如何采集数据窗口，选择标定板多个随机位姿单选框，然后单击开始标定按钮。标定（Eye to Hand）窗口将弹出。
至此，标定预配置已完成，将进入正式标定流程。
开始标定
连接相机
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连接相机。
在连接相机步骤中，可通过下拉列表选择已连接的相机。
若列表中无可选相机，可单击2D相机管理按钮，在2D相机管理工具中完成相机连接后，再返回此处选择对应相机。
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确认相机可正常采集图像。
连接相机后，可以单击连续采集或者单次采集按钮，在右侧图像视图面板中查看采集的图像。
采集图像时，应确保拍摄到的标定板整体亮度不过暗、过亮或亮度不均，且每个标定圆清晰可见。若图像质量不符合标准，可调节曝光时间和增益，改善图像质量。
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加载畸变标定结果。
为了消除图像中的畸变，使后续手眼标定基于更准确的图像坐标进行计算，需加载对应相机的畸变标定结果，工具将基于该结果对采集的图像进行校正后，再执行后续标定操作。
若已确保相机无畸变，可省略该操作。
相机连接且确认图像质量无问题后，可在底部栏单击下一步按钮。
选择标定方式
工具提供两种标定方式，分别为使用标定板标定和使用特征点标定，具体说明如下。
使用特征点标定
该方式适用于现场不便使用标定板（空间受限或无法安装）、标志物上已存在可用特征点的场景。
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如果待抓工件边缘清晰、不完全对称，可使用待抓工件作为标志物。 |
工具提供两种特征点标定方式，分别为2D匹配、通过工程获取，具体说明如下。
| 特征点识别方式 | 说明 | 操作 |
|---|---|---|
2D 匹配 |
通过模板匹配方法，在图像中识别特征点。 适用于特征点规则且易于匹配的场景。 |
典型场景：
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通过工程获取 |
通过已有视觉工程中的处理流程获取特征点。 适用于需要使用多种图像处理方法（如创建点、创建直线等）灵活获取特征点的场景。 |
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获取特征点和位姿
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在获取特征点和位姿步骤，控制机器人移动到不同的标定点，然后单击添加图像并记录法兰位姿按钮。
机器人移动到不同标定点后，请在机器人程序中分别记录不同的点的位姿，方便重新标定时直接调用。 -
在弹出的窗口中输入机器人法兰位姿。
需根据示教器中显示的位姿填写机器人法兰位姿。
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若使用 UR 机器人，需使用“旋转矢量”表示姿态。
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如果使用“欧拉角”表示姿态：
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若使用其他品牌机器人，需选择该品牌机器人对应的欧拉角类型。
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若使用已适配的机器人，软件将自动选择正确的欧拉角类型，无需手动设置。
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请在本地新建文件（.txt或.xlsx），保存输入的机器人法兰位姿，方便重新标定时录入。 -
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重复以上步骤直到添加的标定点满足数据需求，然后在底部栏单击下一步按钮。
验证标定结果
获得标定结果后，需通过试抓取方式对标定结果的准确性进行验证。验证是否满足应用要求。
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保存标定结果。
在计算外参步骤的底部栏单击保存按钮，消息框中提示“标定文件保存成功”，标定结果将自动保存到方案的“calibration”文件夹中。
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准备试抓取工件。
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准备多个与实际应用相同类型的工件。
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将工件放置在相机视野内，确保工件位置分布于相机视野的不同区域（如中心、四角等），以全面验证标定精度。
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准备工件识别工程与试抓取工程。
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确保2D智能相机步骤中已开启启用标定功能，并在下拉栏中选择已保存的标定结果。
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根据实际应用需求设置抓取点、夹具类型等。
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运行工件识别工程与试抓取工程。
观察机器人是否能准确抓取工件，检查以下指标：
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抓取成功率：机器人应能稳定抓取，成功率不低于 95%。
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抓取位置精度：检查机器人抓取的位置是否与标定板标定时的相对位置一致。若出现系统性偏差（如始终向一个方向偏离），说明标定结果存在误差。
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根据试抓取结果判断标定是否有效。
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验证成功：若试抓取结果满足应用要求，标定结果有效，可继续应用该标定参数组。
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验证失败：若试抓取中存在明显的位置或姿态偏差，说明标定精度不满足要求。此时建议：
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检查标定前的准备工作是否完善，例如检查相机是否存在畸变、特征点识别是否准确等。
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根据具体偏差方向与大小，考虑是否需要调整标定参数（如增加旋转标定次数、扩大平移范围等）后重新标定。
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应用标定结果
外参验证完成后，即可应用标定结果。
选择2D智能相机步骤，在步骤参数面板中开启启用标定功能，然后在下拉栏中选择保存的标定结果，即可应用该标定结果进行后续的视觉处理与抓取。
至此，标定流程完成。