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ABB 机器人与视觉系统的自动标定是消除手眼安装误差、实现视觉坐标到机器人基坐标精准映射的核心环节，核心分为「手眼标定（Eye-in-Hand/Eye-to-Hand）」和「坐标转换自动校准」两大类型，以下结合 ABB 机器人的 RAPID 编程、视觉系统工具链（如 Halcon / 康耐视 VisionPro），给出标准化自动标定流程、关键配置和实战案例，覆盖主流工业场景。

一、先明确标定类型（核心前提）

根据相机安装方式，自动标定分为两种核心模式，需先匹配现场硬件布局：

二、自动标定核心原理

1. 标定物：使用标准标定板（如棋盘格、圆点阵，ABB 推荐高精度陶瓷标定板，精度 ±0.01mm）；

2. 核心逻辑：

• 机器人带动标定板（Eye-to-Hand）或相机（Eye-in-Hand）移动到 N 个（≥6 个）不同姿态；

• 视觉系统采集每个姿态下标定板的像素坐标，机器人记录自身关节坐标 / 笛卡尔坐标；

• 视觉软件（如 Halcon）或 ABB RobotStudio 通过算法（如张正友标定法、LM 优化）自动计算坐标转换矩阵；

• 矩阵写入机器人系统变量，实现视觉坐标到机器人坐标的实时自动转换。

三、标准化自动标定流程（以 Eye-to-Hand 为例，最常用）

步骤 1：硬件与环境准备

1. 标定板选型：根据工作距离选择（如工作距离 500mm→选 20×15 棋盘格，格子尺寸 10mm）；

2. 相机安装固定：Eye-to-Hand 模式下将相机固定在机器人工作区域上方，确保标定板移动范围完全覆盖相机视野；

3. 通讯预配置：

• 机器人与视觉 PC 通过以太网建立 TCP/IP 通讯（RobotStudio 配置 IP，与视觉 PC 同一网段）；

• 视觉软件开启 Socket 服务（如 Halcon 设置端口 5000，机器人作为客户端连接）；

• 机器人端定义标定相关变量（如num cali_pose{6,6}存储 6 个姿态的坐标，mat3 cali_mat存储转换矩阵）。

步骤 2：视觉系统单目标定（先校准相机自身）

自动标定前需先完成相机内参标定（消除镜头畸变），以 Halcon 为例：

1. 打开 Halcon「Calibrate Camera」助手，选择标定板类型（与实际匹配）；

2. 采集 10~15 张不同角度 / 距离的标定板图像（手动移动标定板，或机器人自动移动）；

3. 软件自动计算相机内参（焦距、主点、畸变系数），保存为camera_param文件。

步骤 3：机器人端自动移动程序编写（RAPID）

编写 RAPID 程序，控制机器人带动标定板移动到预设的 6 个以上姿态，每个姿态触发视觉采集：

rapid

PROC Auto_Cali_Move()
    ! 初始化变量
    num pose_idx:=1;          ! 姿态索引
    num cali_poses{6,3}:=[[500,300,200],[550,350,200],[500,400,200],[450,350,200],[500,300,250],[500,400,250]]; ! 6个标定姿态的X/Y/Z坐标
    robtarget cali_tgt;       ! 标定目标位姿
    bool cali_ok:=FALSE;      ! 标定完成标志

    ! 循环移动到每个标定姿态
    WHILE pose_idx<=6 DO
        ! 1. 机器人移动到当前标定姿态
        cali_tgt.trans.x:=cali_poses[pose_idx,1];
        cali_tgt.trans.y:=cali_poses[pose_idx,2];
        cali_tgt.trans.z:=cali_poses[pose_idx,3];
        cali_tgt.rot:=Quaternion(0,0,1,0); ! 姿态角（可根据需求调整）
        MoveJ cali_tgt, v100, z50, tool0;  ! 关节移动到目标位姿
        WaitTime 0.5;                      ! 稳定后触发视觉采集

        ! 2. 发送触发信号给视觉系统（Socket通讯）
        SocketSend("Trigger_Cali",5000);   ! 发送“触发标定”指令到视觉PC端口5000

        ! 3. 接收视觉反馈的标定板像素坐标
        SocketRecv(cali_pix[pose_idx,1],cali_pix[pose_idx,2],5000); ! 接收X/Y像素坐标

        ! 4. 记录机器人当前笛卡尔坐标
        cali_robot[pose_idx,1]:=cali_tgt.trans.x;
        cali_robot[pose_idx,2]:=cali_tgt.trans.y;
        cali_robot[pose_idx,3]:=cali_tgt.trans.z;

        pose_idx:=pose_idx+1;
    ENDWHILE

    ! 5. 发送所有数据给视觉系统，请求计算转换矩阵
    SocketSend("Calc_Matrix",5000);
    SocketSendArray(cali_robot,cali_pix,5000); ! 发送机器人坐标和像素坐标数组

    ! 6. 接收视觉返回的转换矩阵并保存
    SocketRecvMat(cali_mat,5000);             ! 接收3×4转换矩阵
    PersSet("Cali_Matrix",cali_mat);          ! 保存到永久变量，供抓取程序调用
    cali_ok:=TRUE;
ENDPROC

步骤 4：视觉系统自动计算转换矩阵（Halcon 示例）

视觉 PC 接收机器人坐标和像素坐标后，通过 Halcon 自动计算「像素坐标→机器人坐标」转换矩阵：

hdevelop

! 1. 读取机器人发送的坐标数据
read_socket_data ('192.168.1.100', 5000, Robot_XYZ, Pixel_XY)

! 2. 转换坐标格式（像素→世界）
gen_calib_data ('calibration_object', 1, 1, CalibDataID)
set_calib_data_cam_param (CalibDataID, 0, 'area_scan_division', CameraParam) ! 加载相机内参
set_calib_data_calib_object (CalibDataID, 0, 'calibration_object_descr_3d.txt') ! 加载标定板3D描述

! 3. 遍历所有标定姿态，添加标定数据
for Index := 0 to 5 by 1
    ! 机器人坐标（世界坐标）
    X := Robot_XYZ[Index,0]
    Y := Robot_XYZ[Index,1]
    Z := Robot_XYZ[Index,2]
    ! 添加标定点
    find_calib_object (Image, CalibDataID, 0, 0, Index, [], [])
    set_calib_data_observ_points (CalibDataID, 0, 0, Index, Row, Column, [])
! 4. 自动计算手眼转换矩阵
calibrate_cameras (CalibDataID, Error)
get_calib_data (CalibDataID, 'camera', 0, 'extrinsic', CamPose) ! 外参（转换矩阵）

! 5. 将矩阵发送给ABB机器人
send_socket_data ('192.168.1.101', 5000, CamPose)

步骤 5：机器人端坐标转换与验证

1. 抓取视觉实时发送的物料像素坐标（如pix_x=1200, pix_y=800）；

2. 调用保存的转换矩阵，将像素坐标转换为机器人坐标：

   rapid

3. PROC Pix2Robot(num pix_x, num pix_y, OUT rob_x, OUT rob_y, OUT rob_z)
       ! 加载标定矩阵
       cali_mat:=PersGet("Cali_Matrix");
       ! 矩阵运算：机器人坐标 = 像素坐标 × 转换矩阵 + 偏移量
       rob_x:=pix_x*cali_mat[1,1] + pix_y*cali_mat[1,2] + cali_mat[1,4];
       rob_y:=pix_x*cali_mat[2,1] + pix_y*cali_mat[2,2] + cali_mat[2,4];
       rob_z:=pix_x*cali_mat[3,1] + pix_y*cali_mat[3,2] + cali_mat[3,4];
   ENDPROC

4. 验证：机器人移动到转换后的坐标，检查是否精准对准标定板中心（误差≤0.1mm 为合格）。

四、Eye-in-Hand 模式自动标定（补充）

若相机安装在机器人末端，需额外标定「工具坐标系与相机坐标系」的关系，核心差异：

1. 标定板固定在工作台，机器人带动相机绕标定板移动 6~8 个姿态；

2. 视觉采集每个姿态下标定板的像素坐标，机器人记录工具坐标系的位姿；

3. Halcon 中调用calibrate_hand_eye函数，自动计算手眼矩阵（HandEyeMat）；

4. 机器人端最终坐标转换：机器人基坐标 = 工具坐标 × 手眼矩阵 × 像素坐标转换矩阵。

五、ABB 官方工具：RobotWare 视觉标定包（简化版）

若使用 ABB 官方视觉集成方案（如与康耐视 / 基恩士合作），可直接调用 RobotWare 的「Visual Calibration」功能包，实现一键自动标定：

1. 在 RobotStudio 中安装视觉标定插件；

2. 示教器中进入「Calibration→Visual Calibration」，选择标定类型（Eye-in-Hand/Eye-to-Hand）；

3. 按照向导提示，确认标定板参数、相机 IP；

4. 点击「Auto Calibrate」，机器人自动移动并完成标定，矩阵自动保存到系统变量$VISION_CALIB_MAT。

六、常见问题与优化

七、实战优化技巧

1. 标定姿态规划：姿态需覆盖相机视野的四角 + 中心，避免集中在同一区域；

2. 光源优化：使用环形光源 / 同轴光源，确保标定板边缘清晰，无反光 / 阴影；

3. 自动重标定：编写定时标定程序（如每天开机后自动执行），补偿机械磨损导致的偏差；

4. 误差补偿：对标定结果做线性拟合，修正系统误差（如rob_x = rob_x + 0.05）。