通过控制机器人做三次平移运动和两次旋转运动即可线性求解出所有参数。通过实验验证，该方法在图像噪声等级为σ=5像素时，摄像机内参数的相对误差小于0.06％，小微精密零件加工咨询，手眼参数的相对误差小于2％;在机器人运动误差等级为0.1时，摄像机内参数的相对误差小于0.14％，手眼参数相对误差小于3％。所提出的基于两特征点的自标定方法在减少标定累积误差的同时，简化了机器人视觉系统的标定过程，小微精密零件加工，从而提高了视觉系统的标定效率和灵活性，减少了对标定板等标志物的依赖。
目前，基于视觉的精密零件外观检测方法在工业领域中应用广泛，研究人员提出了多种针对不同目标的外观瑕疵检测算法及相应的检测系统。但是在实际应用中仍然存在很多亟需解决的问题，如检测准确率低、样本数量有限、算法泛化能力差等。本文针对精密零件外观检测问题中的视觉系统标定、快速零件检测、表面瑕疵检测等关键技术展开研究。
本发明提供了一种配件补料装置及其控制方法.该配件补料装置包括转盘，检测部，剔废部和补料机构，小微精密零件加工电话，检测部，剔废部和补料机构沿转盘上的物料夹具的运动路径依次设置，检测部在检测到物料夹具上具有不合格物料时生成信号，信号触发剔废部将物料夹具上的不合格物料移除，补料机构在接收到信号后向物料夹具中补充合格的物料或将物料夹具上的所有合格物料移除.本发明可通过补料机构自动地向物料不全的物料夹具上补充物料或从物料不全的物料夹具上取走物料，使得物料夹具上的物料完整或者没有物料，以便于后续操作，因而提高了工作效率，减少了资源浪费.
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