用機器視覺為機械手準確定位物體，是現今眾多機器人走向柔性，適應性的橋梁。但是，機器視覺只能給出物體在相機攝像范圍內的位置。因此，怎樣讓機器人通過此位置來確定物體在機械手的坐標？ 在機器視覺和機器人的有效結合中， DVT 一直走在前列。例如 KUKA 的最新的視覺機器人，他們結合了ＤＶＴ的 Framework 軟件而開發了 KUKA 機器人獨有的 KUKA 視覺，真正地使機器人有了視覺能力。 DVT 機器視覺長期和機器人公司合作，可謂是機器人最具友好性的機器視覺系統。 那么，要讓機器人通過機器視覺的信息來做出動作，就需要作一些坐標的轉換。典型的坐標轉換，用戶必須確定相機坐標的原點。這就需要用戶作一些腳本來確定原點在相機坐標中的位置。這個原點又必須在機器人的坐標中確定位置，這個偏差必須測量。而且，相機坐標的刻度和實際刻度的比例也必須由用戶來測量，和機器人的坐標刻度保持一致。因此，坐標的轉換變得很不理想。 現在，理想的辦法是：機器人在成像范圍內放置一個相機可以辨識的物體，然后機器視覺可以自動地建立校準刻度系統。 DVT 的新辦法就是： 用一個有固定刻度的柵格圖，配合使用 Intellect 軟件中的“校準”工具就可以建立坐標轉換。 DVT 提供了一個標準的柵格。其刻度是 20mm ， DVT 能夠直接識別出原點位置，刻度，建立坐標。 所以， DVT 與機械人實現坐標轉換變得非常簡單。 ＊ 開始… 用 DVT 智能相機對柵格板取圖。 ＊ 相機原點… 在用戶軟件 Intellect 中點擊“校準”，相機原點就是柵格的中心交叉點。 ＊ 相機原點在機械手坐標的位置… 直接測量柵格板中心交叉點的位置。 [align=center] DVT標準柵格圖[/align] DVT 提供的標準柵格板，刻度非常精確，因此建立的坐標將是很可靠的。在建立坐標的時候，鏡頭的畸變和相機的斜裝都會對坐標的刻度產生影響。考慮到此現 象，軟件中的“校準”功能被設計成可以校準圖像中出現的畸變和遠景。這是因為柵格各點之間的距離都是 20mm , 軟件會計算出圖像各部位柵格距離的像素比例。您所要作的真的很簡單。 客戶也可以選擇一個客戶自己的校準圖板。 DVT 雖不能直接讀出進行校準，但只要各點之間的距離一致，可以在軟件中設置你的原點坐標。