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摘要
手眼标定是机器人视觉领域中的一个关键技术，主要包括眼在手上和眼在手外两种标定方式。标定的目的是得到相机坐标系与机器人坐标系之间的位姿关系，根据相机获取的图像重构三维场景，求出两个坐标系之间的转换参数，其结果将直接影响到机器人精准作业。受当前镜头工艺水平和机器误差限制，相机采集的图像存在非线性畸变，原有的手眼标定方法存在精确度不足的缺点。针对这个问题，文中提出面向工业机器人的非线性手眼标定方法，通过卷积原理使矩阵参数适应镜头下不同区域畸变的方法，减小相机镜头畸变影响。通过实验验证表明，该方法能够提高手眼标定结果的精确度，标定后的平均误差为0.4 mm，稳定性更强，可满足更多场景需求。
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