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最近有个项目遇到一个小问题，为了验证问题，做了个小测试，获得了一些小数据，借此可以来分析分析机器人和视觉相关的一些东西。

验证了什么问题呢？背景是这样的，客户集成了一套视觉引导机器人定位系统，相机是固定在机器人抓手上的，客户切换新品种，就会发现拍照位置发生了偏移，向 Y 方向偏了 6 mm，于是后面就是协助客户做了拍照位置重复性测试。具体方法是，保持工件不动，让机器人重复 N 次运动到拍照位置拍照，然后记录 N 次视觉检测到的数值，看看数据偏差范围有多大。记录的数据很有趣，所以这也是 LT 想和读者分享的原因。至于为什么会有偏移，文章末尾会说明。

一、测试数据记录

总共记录了39组数据，每组数组包含了X、Y、A 三组数值，为拍到的工件的X Y 平移距离和旋转角度 A。

记录数据太长，只截取一部分：

1. 对 X 数值的图形化显示

2. 对 Y 数值的图形化显示

3. 对 A 数值的图形化显示

二、测试数据分析

视觉输出的数据包含了三部分误差：

1. 机器人的重复精度
2. 相机和抓手之间的机械连接误差
3. 相机视觉处理本身的误差

使用的机器人的重复定位精度查阅产品手册得知为 ±0.05mm，也即位置偏差分布范围为 0.1 mm，测得的 X 数值分布范围为 0.062，测得的 Y 数值的分布范围为 0.088。相机像素为 2592*1944，视野大概200*200，相机视觉处理本身的误差能有多大呢？机器人的重复精度是在正常范围内了吗？

关于开头说的那个案例为什么会有偏移的原因，问题点在于相机固定不牢固，相机与支架之间由于机器人反复运动会发生旋转移动，由于工作距离的原因旋转就被放大了。

三、测试数据下载

• xlsx 格式：robot_vision_repeatability_testing.zip

延伸阅读

• 工业机器人定位精度检测
  https://www.zhihu.com/question/52861000/answer/244048164
• 视觉检测 分辨率，精度，公差
  https://www.keyence.com.cn/landing/gen/vision_salon_03.jsp