随着工业生产中对自动化的要求越来越高，视觉技术已被广泛引入工业机器人行业，具备视觉的工业机器人能更快、更准、更灵活地完成定位抓取、对位组装等。基于图像分析的视觉技术在机器人引导相关应用中的主要作用是获取对象物(待抓取物体)和目标物(待组装物体)的坐标位置和角度，并将图像坐标转换为机器人能识别的机器人坐标，指导机器人进行纠偏和组装。因此，手眼标定和定位引导是机器视觉在机器人引导中应用的的核心。
手眼标定原理
原理：所谓手眼标定，即将手(机械手)和眼(摄像机)的坐标系统一起来，解决相机与机械手之间的坐标转换关系，让机械手能抓取到摄像机定位的目标。
从一个坐标系XOY到另一个坐标系X’O’Y’，可以看做是XOY经过平移、旋转、缩放等效到另一个坐标系X’O’Y’。
其转换关系如下所示：
上述矩阵准确描述了两个坐标系之间的关系，其中fx, fy分别是X方向和Y方向的缩放尺度，a, b分别是X方向和Y方向的平移量， θ是坐标系的旋转角度。
手眼标定流程
求解标定的转换公式只需要三组以上两个坐标系的对应点，所以在视觉应用中一般采用N点标定算法来实现手眼标定。
定位引导
在机器视觉与机器人相结合的应用中，机器人引导定位为普遍。此类场景下，大致可分为单相机抓取定位引导、单相机纠偏引导、上下相机贴合定位引导。
上图即为单相机定位引导的场景，相机即可安装于机器人上，也可固定于机台上。通过相机拍摄传送的来料，对其进行定位以便机器人根据定位信息抓取来料，如此可降低对工位间传送机构的准确性要求，确保抓取位置的一致性。
