1. 手眼标定概述
什么是手眼标定
手眼标定（Hand-Eye Calibration）是机器人视觉系统中的核心步骤，用于求解相机坐标系与机器人末端/基座坐标系之间的空间变换关系。简单来说，就是让机器人“知道”眼睛（相机）看到的目标在自身坐标系下的精确位置和姿态。
在数学上，手眼标定求解的是以下齐次变换矩阵方程：
AX = XB其中：
- A：机器人末端在两次运动之间的相对位姿变换（由机器人控制器读取）
- B：相机在两次观测中看到的标定板相对位姿变换（由视觉算法计算）
- X：待求的手眼变换矩阵（相机到机器人末端或基座的固定关系）
核心结论：手眼标定不依赖标定板的位置，只依赖相对运动约束，因此可在现场任意位置完成标定。
为什么需要手眼标定
在工业自动化现场，机器人执行抓取、装配、焊接等任务时，视觉系统提供的目标坐标是相机坐标系下的数据。机器人只能理解自身基座或末端坐标系下的指令。没有手眼标定，视觉数据与机器人运动之间就是“两张皮”。
| 问题 | 无标定后果 | 有标定后效果 |
|---|---|---|
| 目标定位 | 相机看到工件位置，但机器人不知道往哪抓 | 视觉坐标直接转换为机器人抓取位姿 |
| 装配精度 | 视觉引导偏差大，零件无法装入 | 亚毫米级装配重复精度 |
| 焊接轨迹 | 焊缝跟踪偏移，焊接质量不稳定 | 实时纠偏，焊缝一致性高 |
| 产线换型 | 每次换型需重新示教机器人路径 | 视觉自动适配新工件，无需示教 |
现场经验：超过80%的3D视觉部署失败案例，根源都在手眼标定精度不达标或标定流程不规范。标定是“一劳永逸”的基础工作，值得投入足够时间。
手眼标定的应用场景
手眼标定在工业自动化中覆盖三大核心场景，每种场景对标定方式和精度要求有所不同：
1. 抓取（Bin Picking / 无序抓取）
- 典型配置：眼在手外（Eye-to-Hand）或眼在手上（Eye-in-Hand）
- 精度要求：±1~3 mm（视工件尺寸和夹具容差而定）
- 标定特点：通常使用棋盘格或圆点标定板，一次标定长期使用
- 现场难点：料箱深度大、光照变化、工件反光导致视觉抖动
2. 装配（精密装配 / 轴孔配合）
- 典型配置：眼在手上（Eye-in-Hand）为主
- 精度要求：±0.1~0.5 mm
- 标定特点：需高精度标定板，多次采样取平均，标定后需验证
- 现场难点：机器人运动学误差、相机畸变、温度漂移
3. 焊接（焊缝跟踪 / 自适应焊接）
- 典型配置：眼在手上（Eye-in-Hand），相机固定在焊枪旁
- 精度要求：±0.5~1.0 mm（焊缝宽度方向）
- 标定特点：需考虑焊接弧光干扰，标定板需耐高温
- 现场难点：焊接热变形、飞溅遮挡、相机冷却防护
⚠ 常见误区：很多工程师认为“标定一次管所有场景”。实际上，更换相机、更换机器人末端工具、甚至机器人长时间运行后关节磨损，都需要重新标定。建议建立定期复标制度（如每月一次或每500小时一次）。