在工业自动化中，视觉与机械手搭配是机器视觉行业一个普遍而又典型的应用。笔者有接近十年的机器视觉与机械手搭配应用经验，现总结出机械手搭配视觉方案中常见的几个问题，以供参考。
    一、机械手为何要搭配视觉？
    我想这是最基本的问题，可能很多同行觉得多此一问，但当你看到市面上很多机械手至今还没上视觉时，你就觉得提这个问题出来的必要性。
    视觉类似眼睛，在机械手上装上眼睛，可以为机械手做位置引导，保证机械手作业精度。所以，一切不跟视觉搭配的机械手，要实现真正的智能化都是空谈。
    二、 机械手与视觉如何配合？
    机械手最常见的应用是来料抓取，而视觉可以辅助目标位置定位，并通过相应接口将目标位置发送给机械手，从而保证机械手能重复精准抓取。
    三、 机械手与视觉搭配开发难易程度
    排除成本以外，我想大多数人都比较关心这个问题，因为他们对视觉了解甚少，凭着自身的经验不足，往往会高估开发的复杂度。科技发达的今天，各行业技术都在迅猛发展，为了科技的普及，门槛是越低越好。类似机械手搭配视觉的应用，国内外不乏视觉公司都做得不错。在此推荐一款国产的视觉软件，来自创科公司的CKvisionBuilder，该软件集合了丰富的图像处理工具，采用模块化方式搭建视觉系统，全程无需编写一个代码，功能强大、应用覆盖面广、简单易学。开发诸如单CCD引导机械手视觉系统，时间周期约一个小时。  
    四、 视觉与机械手如何通信
    视觉需要发送的数据主要是坐标值数据，不同的机械手通信接口不一样，只是需要定义好发送格式，一般问题都不大。目前市面上比较主流的机械手通信接口有网口、串口、USB等。
    五、 视觉坐标如何转换为机械手坐标？
    视觉坐标单位为像素，而机械手坐标单位为实际mm，两者之间的换算关系可通过标定解决。标定的方法有许多种如：单点标定，通过抓取某目标来回走动一定的距离，通过CCD识别距离像素差，换算出实际mm与像素的比例关系，此种方法操作简单，但精度不高，在镜头畸变较大的情况下，精度就很差了。又如：多点标定，也就是常见的九点标定法，在视野范围内，通过机械手顶针按3X3阵列走九个坐标点，记录每个点的机械手坐标值与CCD拍照处理获取的九个位置点像素坐标值，换算出实际mm与像素的比例关系，此种方法操作步骤复杂，但精度较高，能有效排除镜头畸变引进的误差，是目前比较主流的标定方法。当然，还有很多标定方法在此就不一一例举。此外，有时候，标定步骤太多，交接客户使用存在一定困难，客户要求优化标定方法。最近我司也在研究一健标定方法，在保证精度前提下，简化步骤，具体成果敬请关注。