據悉，汽車產業是機器人密度最高的行業之一，汽車制造四大工藝，包括沖壓、涂裝、焊接、總裝都離不開機器人，有的產線通過機器人集成，自動化率甚至可高達100%。據悉，汽車產業是機器人密度最高的行業之一，汽車制造四大工藝，包括沖壓、涂裝、焊接、總裝都離不開機器人，有的產線通過機器人集成，自動化率甚至可高達100%。

在發動機生產工廠，汽車發動機的缸體搬運工作是由機器人來進行。在引導機器人進行缸體搬運時，采用的是由定制的工業智能相機＋視覺軟件的方式。在生產過程中，遇到了棘手問題，主要是：相機拍照一次檢測不成功，需要多次拍照才有可能檢測成功，影響了工作效率。因此，決定進行技術改造，以實現機器人對缸體的高效精確抓取。

在改造時，這個問題一直困擾著技術人員。在應用現場，缸體是碼放在一層層的拖盤上，每隔一層缸體碼放的方向不同。由于缸體只有一個抓取位置，所以機器人在抓取時，會自動將爪具旋轉0度、90度、180度或270度，然后根據每層托盤上每個缸體的大概位置去拍照抓取，同時相機也會跟著爪具進行旋轉。這樣，得到的圖像都是一個方向的，而相機卻跟著機器人改變了拍照方向，這直接影響了抓取的準確性。

因此，要成功實現技改，就要搬掉這個攔路虎，技術人員詳細分析了迫切需要解決的兩個技術難點。

第一：機器人坐標系與圖像坐標系的對應關系（N點校準）。

從理論上來說，如果機器人旋轉0度、90度、180度或270度時的旋轉中心是一致的，那么，就可以只針對0度時的坐標對應關系做N點Calibrate，其他三個角度時的坐標系對應只是象限不一樣。

1）機器人坐標系與圖像坐標系都是0度時，兩個坐標系是重合的。這時，在做完N點Calibrate后，機器人坐標與圖像坐標可直接一一對應。

2）機器人坐標分別旋轉90度、180度和270度時，圖像坐標系雖然沒有改變，但是卻與機器人坐標系的其他象限有了對應關系。

3）如果機器人的旋轉中心是一樣的，就可以得到一個擬合圓。

需要注意的是：機器人在抓取位置旋轉四個方向拍照時，必須是以同一固定點為圓心進行旋轉，只有這樣四個方向（象限）的點才能對應起來，這時只要在一個方向做9點標定即可。否則，如果機器人在抓取位置旋轉四個方向拍照時，不是以同一點為圓心進行旋轉，那每個方向（象限）都要重新做9點標定，因為每個方向的點是不能對應。

最終經過確認，機器人夾具在旋轉0度、90度、180度和270度時的旋轉中心很難保持一致，所以只校準一次并對應象限的方法就不能使用了。這樣，四個角度時都要分別做N點Calibrate。

第二：拍照后，必須確定圖像特征的旋轉中心的偏移量，圖像特征旋轉中心與偏移量的和，必須與機器人夾具的旋轉中心保持一致，否則抓取時就會產生很大誤差。