爱普生RC90四轴机械手与视觉相机协同进行位置补偿案例及RC70四轴机器人上料程
序应用
在工业自动化现场，机械手与视觉系统的联姻总能碰撞出有意思的火花。最近调试的两个案例恰好
展示了四轴机器人如何通过视觉补偿提升作业精度——RC90处理来料位置偏移，RC70应对柔性振动盘无序
供料，两者都采用了类似的技术路线却又有各自独特的处理技巧。
先看RC90机械手搭配工业相机的场景。当传送带上的工件存在±5mm的位置偏差时，传统的示教点位
直接抓取会频繁出现失败。我们的解决方案是在吸盘末端加装200万像素的工业相机，通过视觉定位实时
修正抓取坐标。
```python
# 视觉坐标转换核心代码
def pixel_to_world(img_points, camera_matrix):
# 计算旋转平移矩阵
rvec, _ = cv2.Rodrigues(camera_matrix['rot_matrix'])
tvec = camera_matrix['tvec']
# 坐标反解
world_points = cv2.solvePnP(obj_points, img_points,
camera_matrix['mtx'],
camera_matrix['dist'])[1]
return world_points * calibration_scale + offset_correction
```
这段坐标转换代码有几个容易踩坑的地方：标定板的摆放角度直接影响旋转矩阵精度；镜头畸变系
数未正确加载会导致边缘区域误差放大；物理尺寸换算时千万别忘了乘以标定板的实际格子间距。调试时
我们通过九宫格标定法把平均误差压到了0.3mm以内。
补偿后的运动指令生成更有讲究。四轴机械手的关节空间运动需要特别注意姿态约束：
```cpp
// 示教点位修正示例
EpsonMoveCommand修正目标点(POS original_pos){
POS修正后的坐标 = 视觉系统.GetOffset();
if(!CheckArmPosture(修正后的坐标)){
// 触发姿态自动选择算法
return FindAlternativePosture(original_pos, 修正后的坐标);
