關于標定的分類及說明(一)
現在工業機器視覺和計算機視覺大量應用標定演算法，但是對于初學者來說，存在概念模糊，理論理解錯誤的現狀，因此，需要對標定進行梳理，防止大家在學習程序中混淆各種標定概念，話不多話，上干貨！！！！
標定的分類
如果你是視覺工程師，一定會聽說過標定這個詞，有手眼標定，相機標定，九點標定等等，但是對于控制工程師來說，需要研究軸組和機器人，這時候他們理解的標定指的是機器人本體標定，用戶坐標系標定等等，很多時候視覺演算法工程師和控制演算法工程師在討論標定問題時，會陷入死胡同，
其實，無論什么標定，標定的基本原理是建立多個坐標系之間的轉換關系，從而求解出需要的坐標系坐標，將空間內物體或者工件統一在一個坐標系下，便于后面的作業開展，接下來，我通過一個思維導圖來說明：
無論是視覺演算法工程師還是控制演算法工程師都會接觸到的是手眼標定，手眼標定的實質是建立視覺像素坐標系與機器人或軸組基坐標系之間的關系，通過手眼標定，可以將工業相機看到的物體像素坐標轉換到機器人坐標上，這樣，機器人會根據轉換后的坐標完成抓取等動作，在演算法層面，AX=B，A代表像素坐標系，通常指的是相機看到的像素坐標（ Row,Column）B代表的是機器人基坐標系下的坐標（RobotsX,RobotsY）（當然，也可以自定義使用不同的坐標系顯示坐標），通過已知的像素坐標矩陣A和機器人坐標矩陣B，便可以求出X，接下來相機定位到的像素坐標乘以X矩陣，便可以得到機器人下的坐標，從而實作引導機器人抓取動作，值得注意的是，手眼標定不僅僅可以完成對平面物體的抓取，大量的機器人空間抓取作業還需要考慮位姿（位置和姿態）的變化，所以，3D視徑訓求解出像素坐標下的物體三維位姿資訊，也可以通過這個公式求解出機器人六自由度下的坐標值，很多論文中都提到了對X的解算方法，如最小二乘法，偽逆矩陣等等，其目的在于求取的X更加精確，這里網上論文和推導公式很多，不再贅述…
對于初學者而言，halcon提供的方法有vector_to_hom_mat2d,vector_to_hom_mat3d等等，opencv提供的方法有calibrateHandeye等，其本質都是對X的求解，在操作應用方面，根據相機和機械手的安裝位置，分為眼在手上，眼在手外兩種方式，眼指的是工業相機，手便指的是機械手或者軸組，
手眼標定細分為九點標定，十五點標定等，很多初學者會認為手眼標定就是九點標定，這是一個錯誤的概念，九點標定只是手眼標定的子概念，而且九點標定只能實作對平面物體的抓取和定位，無法做到三維空間的轉換，九點標定操作上是機器人運動九次，同時記錄同一個物體九次像素坐標和機器人坐標，便可以求解X，具體的操作方法大家可以搜索網上視頻觀看，其實，三個點便可以完成坐標系的轉換，使用九點和十五點無非是增加引數，減少誤差，九點標定可以用自己制作的標定板，方式靈活多樣，通過上述概念，大家可以得知，手眼標定演算法大量應用于機器人定位抓取場景，
相機標定不同于手眼標定，通常指的是相機畸變標定，在一個CCD相機中，存在像素坐標系，影像坐標系，世界坐標系等，由于光學成像的問題，相機存在枕型畸變和桶型畸變，相機的像素尺寸與實際物體尺寸并不是比例關系，而且相機的安裝位置與實際的成像平面存在位姿偏差關系，通過相機標定可以將像素坐標下轉化到世界坐標系，解算出相機的內參（相機本身的引數，如焦距，X,Y方向上的像元大小），外參（相機與實際平面之間的位姿關系），在halcon中，提供了圓點標定板和蜂窩標定板兩種，通過標定助手可以實作高精度標定，輸出相機內外參，
在halcon中的標定助手及結果如下圖，標定出需要的相機內參CameraParameters和相機外參CameraPose,再根據這兩個引數將像素坐標轉化為世界坐標image_points_to_world_plane，接下來便可以求解實際世界坐標系下兩點距離，點線距離，兩線夾腳等等…
在opencv中，使用棋盤格標定法進行相機標定，通過提取角點實作標定，具體標定原理和函式網上有大量資料，這里主要對初學者做梳理和區分，具體不再贅述…
無論是棋盤格還是圓點標定板，都是精密儀器加工出來的高精度標定板，標定板各圓點，棋盤格之間的距離精準到絲級，通過精密的標定板完成對相機畸變的矯正，標定板價格也從幾十到幾千元不等，其實，無論是棋盤格，還是圓點標定板，蜂窩標定板，都是通過計算角點，圓點之間的像素位置與標定板廠家提供的描述檔案中世界物理尺寸等，求解出相機內外引數，得到精準的相機內外引數之后，便可以將像素坐標轉化到實際的世界坐標，從而完成視覺測量等專案，因此，相機標定的應用場景主要在于視覺測量專案中，這一點和手眼標定是不一樣的，
對于控制演算法工程師而言，除手眼標定以外，還需要對機器人軸組或者機器人進行標定，一般不接觸相機標定，首先是本體標定，機器人在安裝好伺服電機，加工完成之后，設定的機器人末端的坐標不能簡單看成各個連桿（大臂，小臂等）之間的運動學正解，因為設定的機器人硬體引數與加工后的機械引數存在誤差，比如說，設定機器人或者軸組大臂長度是100mm，但加工好后是100.5mm，這樣解算出的機器人運動學正解便存在誤差，因此，需要對本體進行標定，彌補加工誤差帶來的影響，在操作使用上，使用激光跟蹤儀，高精度視覺檢測儀，拉線式標定儀器等，
機器人本體標定演算法具體的有四部分：運動學建模，資料測量，引數辨識，誤差補償四步，這中間涉及到的演算法有DH引數，機器人運動學等，對于生產機器人的廠家而言，出廠的機器人本體都要經過標定，一般使用機器人設備是不需要做本體標定的，
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