1. 机器视觉与手眼标定概述
大家好，我是老张。做机器视觉这行十几年了，手眼标定这块坑踩了不少，也攒了些经验。今天咱们就从最基础的东西聊起——机器视觉系统到底长什么样？手眼系统分哪几种？标定到底在干什么？
你可能会问：标定不就是算个矩阵吗？嗯，表面上看确实是这样。但我在项目里见过太多人，矩阵算出来了，机器人抓不准，最后发现是连基本概念都没搞清。所以这一章，咱们先把地基打牢。
1.1 机器视觉系统组成
一套完整的机器视觉系统，说白了就是给机器装上「眼睛」和「大脑」。我习惯把它拆成四个部分：
| 组成部分 | 典型设备 | 核心作用 |
|---|---|---|
| 图像采集 | 工业相机、镜头、光源 | 把物理世界的光信号转成数字图像 |
| 图像处理 | 工控机、视觉控制器 | 运行算法，提取特征、测量、识别 |
| 执行机构 | 机器人、PLC、运动控制卡 | 根据视觉结果做抓取、装配、分拣 |
| 通信接口 | TCP/IP、Modbus、I/O | 让视觉系统和执行机构「对话」 |
举个例子。去年有个3C项目，客户要检测手机中框的螺丝孔位置。视野30mm，精度要求0.02mm。我算了一下，500万像素的相机配个远心镜头刚好够。要是用普通镜头，边缘畸变就能让你标定白做。
1.2 手眼系统分类
手眼系统，就是相机和机器人的「组合方式」。业内就两种：Eye-in-Hand 和 Eye-to-Hand。名字听着绕，其实很好理解。
核心区别一句话：相机装在机器人手上，还是装在机器人外面。
Eye-in-Hand（眼在手上）
相机固定在机器人末端法兰盘上。机器人动，相机跟着动。
- 优点：灵活，可以拍到不同角度的目标；精度高，离目标近
- 缺点：每次换工具都要重新标定；视野有限，拍不到全局
- 典型场景：抓取、装配、焊缝跟踪
我记得有个汽车零部件项目，用Eye-in-Hand做抓取。一开始没注意工具长度变化，换了夹爪后标定全废。后来我养成了个习惯——每次换工具，先跑一遍标定程序，也就几分钟的事。
Eye-to-Hand（眼在手外）
相机固定在支架上，机器人怎么动都不影响相机位置。
- 优点：视野固定，适合大范围检测；标定一次管很久
- 缺点：容易被机器人本体遮挡；精度受安装距离影响
- 典型场景：定位、分拣、码垛
两种方式没有好坏。我见过有人非要用Eye-in-Hand做码垛，结果视野不够，来回移动浪费时间。也见过用Eye-to-Hand做精密装配，精度死活上不去。选型时想清楚：你要的是灵活性，还是稳定性？
1.3 标定的核心目标与意义
标定到底在干什么？我换个说法你就懂了。
相机看到的是像素坐标，机器人动的是世界坐标。这两个坐标系之间，隔着一层「映射关系」。标定，就是找到这个映射关系。
标定的核心目标可以归纳为三点：
- 建立坐标映射：把图像坐标转换成机器人能理解的坐标
- 消除系统误差：镜头畸变、安装角度偏差、机器人运动误差，统统算进去
- 保证重复精度：同一个位置，今天测和明天测，结果要一致
你想想看，如果没有标定，机器人看到的目标在像素上是(500, 300)，它怎么知道该往哪个方向走？走多远？这就是标定要解决的问题。
1.4 本章知识体系
下面这张图，把这一章的核心逻辑串起来了。我建议你多看几遍，后面每章都会用到这些概念。