鏡頭畸變是光學透鏡固有的透視失真，這是透鏡的固有特性，無法消除，只能改善。這種失真對于照片的視覺成像質(zhì)量是非常不利的，鏡頭畸變導致實際圖像的特征點位置發(fā)生偏差，在高精度的視覺引導項目中，必須準確校正鏡頭的畸變。

鏡頭畸變校正技術比較成熟，但是在實際項目應用中比較復雜，一個非常突出的問題是由于機構安裝空間、光源照射方式等限制，不能獲取完整的標定板的圖像，這個給標定工作帶來了極大的挑戰(zhàn)。

針對這個問題，MicroMatch智能相機采用自定義的標定板，魯棒性更高的標定算法，在標定板不完整，部分被遮擋，甚至標定板內(nèi)部部分區(qū)域被遮擋的情況下，都能準確完成鏡頭畸變標定。

標定板部分被遮擋的情況下完成畸變標定

三、機器人旋轉(zhuǎn)補償技術

在實際機器人引導項目中，機械手上都需要根據(jù)抓取的產(chǎn)品定制不同的“夾具”，這就給高精度的機器人引導項目帶來了一個非常大的問題，就是夾具的中心和機械手的旋轉(zhuǎn)中心存在偏差。這個偏差直接導致在很多涉及到旋轉(zhuǎn)的項目上精度下降很多，而校正這個偏差非常復雜。

部分國外的機器人控制系統(tǒng)都支持旋轉(zhuǎn)中心補償技術，但是這個補償只能通過目視完成，“目視”矯正方式將嚴重降低系統(tǒng)精度，只能在一定程度上減小這個因素帶來造成的影響，但是無法保證精度。況且絕大多數(shù)國產(chǎn)的機器人系統(tǒng)都不具備這個功能，對于機器人旋轉(zhuǎn)的補償只能有配套的視覺系統(tǒng)來解決。

上圖中，十字線是夾具的中心，紅色點是機械手旋轉(zhuǎn)軸中心，從圖上可以看出，一旦工件角度發(fā)生旋轉(zhuǎn)，夾具的中心就發(fā)生變化，變化的大小直接和旋轉(zhuǎn)的角度相關。不幸的是，這個紅色的旋轉(zhuǎn)中心到底在“什么地方”，沒辦法簡單測量。

針對這個問題，MicroMatch專門開發(fā)了機械手控制模塊，根據(jù)實際項目的工作模式，按照先拍照再抓取，還是先抓取再拍照的不同，按照操作步驟執(zhí)行，系統(tǒng)自動完成這兩個中心偏差的補償。

四、多邏輯多目標管理技術

在很多機器人引導項目中，機器人需要涉及到多邏輯和多目標的控制。一個機械手需要抓取不同的產(chǎn)品，然后放到不同的目標位置去，如下圖說明的情況。

由于目標托盤有多個點位，需要根據(jù)產(chǎn)品的類型，和需要的目標位置按順序放置，目標位置管理比較復雜，這部分工作可以由機器人管理，但是機器人程序的維護和修改都比較麻煩，如果進一步，目標托盤的位置也不是固定的，如下圖的情況

對于這個需求，通常的控制邏輯是：