机器视觉中常常需要使用工业相机进行手眼标定，让机器获取视觉算法的能力；手眼标定是指通过校准机器人手部与其视觉系统之间的关系，以确保机器能够准确地定位和操作目标。在手眼标定过程中，机器人手部的位置和姿态会与相机拍摄到的物体特征进行对应，从而建立二者之间的准确关联关系。
通过手眼标定，机器可以根据视觉系统提供的信息，精准地获取目标的位置和姿态，实现精准抓取、放置、定位等操作。手眼标定在工业自动化、机器人操作、计算机视觉等领域都有广泛的应用。
手眼标定是一项重要的工作，可以确保机器人与视觉系统协同工作时的精准性和准确性。本片文章将会从基础的单相机标定抓取进行展开，聊聊在Vision Master中如何完成简单的手眼标定抓取项目。
准备工作
面对定位项目首先需要的，是对项目的精度做数据考量，机构的执行误差、对位的项目公差、视觉系统的视觉精度误差，都是我们在开展这项工作前应当首要考虑到的，对于定位项目来说项目的定位精度应当是由以下三个部分组合而成：
- 定位精度 = 机构精度（1/3）+ 运动精度（1/3）+ 视觉精度（1/3）
对于视觉精度部分，定位项目中引起精度误差的因素有：标定误差、图像算法处理误差、坐标转换误差。为了达到视觉精度要求，常常要求视觉的单像素精度为视觉精度的1/3。
- 例如：某个项目现阶段需要做到±0.12mm的精度，项目是否可行呢？
那么首先我们得考虑，定位物品的刚性强度，如果是柔软的材料，那肯定是没办法做的，材料刚性越柔软，其定位精度越差（形变必然引起误差）。
此次，我们要考虑材料的大小，视觉中一个重要的准则是：视野越大，精度越差，视野越小，精度越高，对于一款较大的产品，必然视野也得相对应做大，那么也在一定程度上拖垮了视觉的精度。
如果材料和视野都不成大问题，那么此时视觉的精度就占据了整个项目精度的1/3，也就是0.04mm，再来还要考虑成像上，边缘位置还需要再考虑过渡带，此时单像素精度就得做到视觉精度的1/3，也就是0.04*（1/3）= 0.0133mm/pixel。
只有完成以上的准备工作后，才能进行后续的算法应用工作。
标定工作
标定目的：把图像坐标和现实的物理坐标统一起来，计算两套坐标的坐标映射关系，根据应用场景，可以将其分为末端执行器共轴与不共轴两种项目场景，那么在Vision Master（以下统一称作VM）中则可以对应使用平移标定以及平移旋转标定两条不同的路线。
平移标定，一般使用9点标定，平移旋转标定，则是在此基础上引入N点的旋转坐标标定（通常为3点旋转标定）
在VM中，使用平移旋转标定算法模块，通过记录相机与机械臂的9个坐标点，可以自动生成一份标定数据文件，后续的单点对位模块利用此坐标映射文件，就能够通过像素特征映射获取到现实物理坐标，从而实现手眼标定的功能。
平移像素平均误差和旋转像素平均误差：根据实际精度要求判断，一般建议在一个像素以内。
角度旋转一致性：表示图像坐标系与机械手坐标系的旋转一致性，1 表示旋转一致，-1 表示旋转方向相反，需旋转机构查看旋转一致性是否判断准确。
示教工作
示教目的：通过示教建立目标检测物的基准像素坐标和物理坐标之间的关系；引导机械手以基准姿态抓住物料，并记录此时机械手坐标，然后回拍照位记录此时的图像特征点；实际生产时以此时图像特征点作为基准，将生产时图像特征点和基准图像特征点转到物理坐标系计算偏差。
项目测试
完成前面的标定以及示教工作，即可做最后的测试。
生产拍照位坐标为示教拍照位坐标，可产生 X/Y 偏移(最终偏差需在单点抓取偏差的基础上加上拍照位变化量)，但拍照姿态（相机旋转角度）必须保持不变；生产拍照位与标定时的工作距离必须保持不变。
在单点抓取模块中输入图像的特征点数据信息，以及机构的物理坐标，拍照时（第五点）的物理坐标，加载标定文件，完成单点抓取模块的配置工作。
模块结果分为相对坐标及绝对坐标，绝对坐标则为机构抓取的位置。使用格式化模块订阅单点抓取模块输出的偏差值/绝对坐标，然后使用发送数据模块将结果发送给机械手，机械手按照绝对坐标可实现引导定位。
