一种工件在机床上位置的精准定位方法及视觉系统与流程

1.本发明涉及工件加工设备技术领域，具体地，一种工件在机床上位置的精准定位方法及视觉系统。


背景技术：

2.现如今机械化的加工应用在越来越多的领域，随着社会的发展各个行业对于机床加工的产品精度要求越来越高，为提高工件的加工精度，首先要获得工件在机床上的精准定位，在进行后续的操作。
3.现有的技术中，工件在机床上进行定位包括以下三种方法：1、直接找正法定位：直接找正法定位时利用百分表、划针或目测等方法在机床上直接找正工件加工面的设计基准使其获得正确位置的定位方法；2、划线找正法定位：划线找正法定位是在机床上使用划针按毛坯或半成品上待加工处预先划出的线段找正工件，使其获得正确的位置的定位方法；3、使用夹具定位：夹具定位即是直接利用夹具上的定位元件使工件获得正确位置的定位方法。由于夹具的定位元件与机床和刀具的相对位置均已预先调整好，故工件定位时不必再逐个调整。
4.上述的三种定位方法中存在如下问题：
5.(1)直接找正法依赖于找正工人的水平，在实际的工件定位操作中存在较大的不确定性；
6.(2)划线找正法定位受到划线精度和找正精度的限制，使得工件的定位精度不高；
7.(3)使用夹具定位需要将工件放置于特定位置进行定位，需要时间，定位效率低下。


技术实现要素：

8.为了解决本发明的技术方案如下：
9.一种工件在机床上位置的精准定位方法，用于将待测工件与机床的坐标系进行关联，包括以下步骤：
10.s1：提供与所述机床有相对位置关系的图像采集装置；
11.s2：通过所述图像采集装置通过若干点位采集所述待测工件，获取所述机床上本次待测工件的图像信息；
12.s3：通过所述步骤s2中的所述待测工件图像信息，获取所述待测工件图像的像素坐标信息；
13.s4：通过所述相机坐标系与所述机床坐标系的关联信息，以及所述待测工件图像的坐标信息与图像采集装置所在的相机坐标系的关联信息，获得所述待测工件图像的像素坐标系与所述机床坐标系的相互关系；
14.s5：确定所述工件在机床坐标系位置的精准定位信息。
15.本技术方案中，将待测工件放置在机床上，图像采集装置采集待测工件的图像信
息，然后获取待测工件图像信息的像素坐标信息，然后根据相机坐标与机床坐标的关联信息，以及待测工件图像的像素坐标系与图像采集装置所在的相机坐标系的关联信息，获得待测工件图像的像素坐标系与机床坐标系的相互关系，最终确定待测工件与机床坐标系位置的定位信息；本发明的技术方案能够简单快速的获取待测工件与机床坐标系之间精准位置的定位信息，便于待测工件在机床上进行下一步的操作。
16.在上述方案的基础上并且作为上述方案的优选方案：所述步骤s2中所述图像采集装置通过单点位采集所述待测工件，获取所述机床上本次待测工件的图像信息。
17.本技术方案中，应对于小型工件，图像采集装置单点位图像采集即可获得完整的待测工件图像信息。
18.在上述方案的基础上并且作为上述方案的优选方案：所述步骤s2所述图像采集装置通过多点位采集所述待测工件，获取所述机床上本次待测工件的图像信息；
19.所述步骤s3进一步包括图像拼接过程，所述图像拼接过程是将所述步骤s2中的多点位采集的所述图像信息进行图像拼接，提取所述待测工件的轮廓信息，得到所述待测工件图像的像素坐标信息。
20.本技术方案中，应对与大型待测工件时，图像采集装置多点位采集工件的图像信息，然后将采集的图像信息进行拼接和轮廓提取得到完整的待测工件轮廓信息，获取待测工件图像信息的像素坐标信息，然后根据相机坐标与机床坐标的关联信息，以及待测工件图像的像素坐标系与图像采集装置所在的相机坐标系的关联信息，获得待测工件图像的像素坐标系与机床坐标系的相互关系，最终确定待测工件与机床坐标系的位置的定位信息；并且本发明的待测工件定位只需要将待测工件放置于机床上，无需移动工件进入特定位置，节省人工移动大型工件进行定位的时间，且本发明所提供的定位方法能够快速精准的实现定位。
21.在上述方案的基础上并且作为上述方案的优选方案：在步骤s4之前还包括：
22.第一采集点位所述待测工件的图像范围内的所述待测工件上至少设置第一定位点和第二定位点，所述第一定位点作为所述机床坐标系的参考原点，
23.步骤s4进一步包括：
24.根据所述第一定位点与所述第二定位点的像素中心点坐标求得相机坐标系相对于机床坐标系的偏转角度，从而求得所述工件在机床坐标系包括位置和角度的精准定位信息。
25.本技术方案中，通过两个定点求得相机坐标系相对于机床坐标系的偏转角度，进而确定相机坐标系与机床坐标系中的角度关系，进一步地确定工件在机床坐标系中的角度关系，进一步提高工件在机床上位置的定位的精准度。
26.在上述方案的基础上并且作为上述方案的优选方案：步骤s4进一步包括：
27.根据第一采集点位所述待测工件的图像信息，获得图像中心在像素坐标下的像素坐标；
28.根据机床在第一定位点与第二定位点之间移动的已知距离和图像中与之对应的第一定位点与第二定位点像素坐标之间的距离求得图像的比例尺；
29.根据图像中第一定位点像素坐标与图像中心点像素坐标的坐标偏移量，以及图像的比例尺求得相机坐标系原点与机床坐标系参考原点之间的偏移量；
30.当图像采集装置通过单点位采集所述待测工件的图像信息时，根据图像采集装置的第一采集点位图像的像素坐标系与其对应的相机坐标系的相互关系，以及相机坐标系与机床坐标系的相互关系，求得第一采集点位图像的像素坐标系与机床坐标系的相互关系，进而将像素坐标系与机床坐标系进行关联，确定所述待测工件在机床坐标系包括位置和角度的精准定位信息；
31.当图像采集装置通过多点位采集所述待测工件的图像信息时，根据图像采集装置的第一采集点位图像的像素坐标系与其对应的相机坐标系的相互关系，以及相机坐标系与机床坐标系的相互关系，求得第一采集点位图像的像素坐标系与机床坐标系的相互关系，再通过拼接过程把第一采集点位以外的其它采集点图像的像素坐标系转换为第一采集点位图像的像素坐标系，从而获得整个工件拼接图像的全局像素坐标系，进而将像素坐标系与机床坐标系进行关联，确定所述待测工件在机床坐标系包括位置和角度的精准定位信息。
32.本技术方案中，待测工件与机床坐标系进行关联所需要的相关数据信息，以及相关数据信息的收集方法。
33.在上述方案的基础上并且作为上述方案的优选方案：像素坐标系与相机坐标系转换公式如下所示：
[0034][0035]
其中，s：图像的比例尺长度；
[0036]
(u0，v0)：图像坐标原点在图像的像素坐标系中的坐标；
[0037]
(u，v)：工件图像中的像素点坐标；
[0038]
(x
c
，y
c
)：与工件图像的像素点相对应的在相机坐标系中的坐标。
[0039]
本技术方案中，具体为根据第一采集点位的图像大小求得图像中心点在该像素坐标系下的像素坐标和根据机床在两个定位点之间移动的已知距离和图像中与之对应的定位点像素中心坐标之间的距离求得图像的比例尺长度，像素坐标系与相机坐标系标系与相机坐标系转换的具体公式。
[0040]
在上述方案的基础上并且作为上述方案的优选方案：相机坐标系与机床坐标系之间的坐标变换公式如下所示：
[0041][0042]
其中，(x，y)：与工件图像的像素点相对应的机床坐标；
[0043]
(x
c
，y
c
)：与工件图像的像素点相对应的在相机坐标系中的坐标。
[0044]
θ：相机坐标系相对于机床坐标系的偏转角度；
[0045]
(u，v)：相机坐标系与机床坐标系之间的实际偏移量。
[0046]
本技术方案中，相机坐标系与机床坐标系转换的具体公式。
[0047]
在上述方案的基础上并且作为上述方案的优选方案：
[0048]
步骤s1还包括：设置用于对待测工件打光的工业光源和偏振镜；
[0049]
步骤s2还包括：所述工业光源单边或多边以一定角度照射待测工件，突出待测工
件的边缘特征，以适用于大尺寸工件的成像场合来减少金属类工件的反光现象；安装在镜头上的偏光镜减弱或者消除散光、反光、眩光等干扰的作用。
[0050]
本技术方案中，工业光源和偏振镜的配合使用能够在一定程度上消除工件的反光现象，避免了因工件反光对后期图像处理所造成不利的影响。
[0051]
参见图1所示，本实施例的具体所述s3步骤中的拼接方法是基于单应性变换矩阵的图像拼接方法实现图像的拼接，所述单应性变换矩阵的图像拼接方法包括以下步骤：
[0052]
q1：利用sift特征提取算法提取出相邻图像的特征点；
[0053]
q2：利用knn匹配算法对相邻图像中的特征点进行特征匹配；
[0054]
q3：利用ransac算法对特征匹配对进行提纯，消除掉错误的匹配对；
[0055]
q4：然后根据提纯后的特征匹配对计算出两张图像的单应性变换矩阵，
[0056]
q5：根据两张图像的单应性变换矩阵将第二张图像投影到第一张图像上，完成两张图像的拼接，重复上述操作步骤，最终得到完整的工件拼接图像。
[0057]
本技术方案中，单应性变换矩阵的图像拼接方法将图像采集装置多点位采集所述待测工件的图像进行拼接，得到完整的工件图像信息。
[0058]
在上述方案的基础上并且作为上述方案的优选方案：还包括：
[0059]
对于特征不明显的所述工件，采用以下方式增设特征点：a1：在图像的重叠区域附近放置些特征块，从而增加图像的特征点，用于提高图像拼接的精度和速度；a2：在直接在图像重叠区的工件表面用标记笔添加一些特征点，用于可以在工件表面涂写的图像拼接场景，提高图像的拼接速度和精度；a3：利用投影仪在工件表面投影图片，从而增加工件图像的特征点，减少操作者的工作量，提高图像的拼接速度和精度。
[0060]
本技术方案中，可以在工件表面涂写的图像拼接场景中，操作者可以使用标记笔在工件图像重叠区的表面添加特征点，用于提高图像拼接的速度和精度；利用投影仪在工件表面投影图片，从而增加工件图像的特征点，减少操作者的工作量，提高图像的拼接速度和精度；在图像的重叠区域附近放置些特征块，从而增加图像的特征点，用于提高图像拼接的精度和速度；通过在不同的应用场景中使用不同的方法增加图像的特征点，能够提高图像拼接的速度和精度。
[0061]
在上述方案的基础上并且作为上述方案的优选方案：所述s2步骤之前设有预处理过程用于提高所述图像信息的清晰度，预处理过程包括以下步骤中的至少一个步骤：
[0062]
m1：图像去噪，用于消除或抑制噪声对于图像的影响，实现图像的平滑；
[0063]
m2：图像增强，用于增强图像的对比度，使图像更加的清晰；
[0064]
m3：图像矫正，用于对图像进行畸变矫正。
[0065]
本技术方案中，预处理将图像采集装置多点位采集所述待测工件的图像，进行优化处理，图像去噪步骤消除或抑制噪声对于图像的影响，得到平滑的图像，图像增强步骤增强图像的对比度，获得清晰的图像，图像校正步骤用于将图像进行畸变矫正，最后得到平滑、清晰且准确的工件图像信息。
[0066]
一种机床，包括机床本体，还包括：用于操控所述机床可带动其做矢量运动的图像采集装置和处理器，所述处理器执行工件在机床上位置的精准定位方法,一种机床还包补光装置，所述补光装置包括移动支架和光源，所述光源安装在所述移动支架上，所述移动支架置于所述机床的合适位置，用于所述光源对于待测工件进行补光。
[0067]
本技术方案中，工件在机床上位置的精准定位方法，能够对于工件在机床上位置进行快速的精准定位,机床的外部增加了补光装置，光源照射在工件上，突出了待测工件的边缘特征，便于图像采集装置进行待测工件的图像信息采集。
[0068]
一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行工件在机床上位置的精准定位方法。
[0069]
一种视觉系统，包括：
[0070]
图像接收模块：用于接收通过图像采集装置多点位采集待测工件，发送的其获取机床操作台上本次待检测工件的多点位图像信息；
[0071]
图像拼接模块：用于将这些图像信息进行图像拼接，后提取出工件的轮廓信息，得到工件图像的像素坐标信息；
[0072]
关联模块：用于根据相机坐标与机床坐标的关联信息，以及工件图像的像素坐标系与图像采集装置所在的相机坐标系的关联信息，获得工件图像的像素坐标系与机床坐标系的相互关系；
[0073]
定位信息确定模块：确定工件在机床坐标系包括位置和角度至少一个在内的精准定位信息。
[0074]
本技术方案中，视觉系统中图像接收模块接收图像采集装置多点位采集所述待测工件的图像，传输到图像拼接模块进行图像信息拼接获得完整的工件轮廓信息，且得到工件图像的像素坐标系，再经过关联模块将像素坐标系与相机坐标系关联，然后将相机坐标系与机床坐标系转关联，最后经过定位信息确定模块确定工件在机床坐标系的定位信息，完成工件在机床上的精准定位。
[0075]
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
[0076]
1、将待测工件放置在机床上，图像采集装置采集待测工件的图像信息，然后获取待测工件图像信息的像素坐标信息，然后根据相机坐标与机床坐标的关联信息，以及待测工件图像的像素坐标系与图像采集装置所在的相机坐标系的关联信息，获得待测工件图像的像素坐标系与机床坐标系的相互关系，最终确定待测工件与机床坐标系位置的定位信息；本发明的技术方案能够简单快速的获取待测工件与机床坐标系之间精准位置的定位信息，便于待测工件在机床上进行下一步的操作。
[0077]
2、应对与大型待测工件时，图像采集装置多点位采集工件的图像信息，然后将采集的图像信息进行拼接和轮廓提取得到完整的待测工件轮廓信息，获取待测工件图像信息的像素坐标信息，然后根据相机坐标与机床坐标的关联信息，以及待测工件图像的像素坐标系与图像采集装置所在的相机坐标系的关联信息，获得待测工件图像的像素坐标系与机床坐标系的相互关系，最终确定待测工件与机床坐标系的位置的定位信息；并且本发明的待测工件定位只需要将待测工件放置于机床上，无需移动工件进入特定位置，节省人工移动大型工件进行定位的时间，且本发明所提供的定位方法能够快速精准的实现定位。
[0078]
3、可以在工件表面涂写的图像拼接场景中，操作者可以使用标记笔在工件图像重叠区的表面添加特征点，用于提高图像拼接的速度和精度；利用投影仪在工件表面投影图片，从而增加工件图像的特征点，减少操作者的工作量，提高图像的拼接速度和精度；在图像的重叠区域附近放置些特征块，从而增加图像的特征点，用于提高图像拼接的精度和速度；通过在不同的应用场景中使用不同的方法增加图像的特征点，能够提高图像拼接的速
度和精度。
[0079]
4、预处理将图像采集装置多点位采集所述待测工件的图像，进行优化处理，图像去噪步骤消除或抑制噪声对于图像的影响，得到平滑的图像，图像增强步骤增强图像的对比度，获得清晰的图像，图像校正步骤用于将图像进行畸变矫正，最后得到平滑、清晰且准确的工件图像信息。
[0080]
5、视觉系统中图像接收模块接收图像采集装置多点位采集所述待测工件的图像，传输到图像拼接模块进行图像信息拼接获得完整的工件轮廓信息，且得到工件图像的像素坐标系，再经过关联模块将像素坐标系与相机坐标系，然后将相机坐标系与机床坐标系转关联，最后经过定位信息确定模块确定工件在机床坐标系，完成工件在机床上的精准点位。
[0081]
6、机床的外部增加了补光装置，光源照射在待测工件上，突出了待测工件的边缘特征，便于图像采集装置进行待测工件图像信息的采集。
附图说明
[0082]
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0083]
图1为本发明工件在机床上位置的精准定位方法的流程图；
[0084]
图2为本发明单应性变换矩阵的图像拼接方法的流程图。
具体实施方式
[0085]
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
[0086]
为了更好的说明本发明，下方结合附图1
‑
2对本发明进行详细的描述。
[0087]
实施例一：
[0088]
一种工件在机床上位置的精准定位方法，用于将待测工件与机床的坐标系进行关联，包括以下步骤：
[0089]
s1：提供与所述机床有相对位置关系的图像采集装置；本实施例中的图像采集装置为工业相机，工业相机在进行待测工件的图像采集之前，首先将在第一张图像范围的工件上至少设置第一定位点和第二定位点，并将第一定位点作为机床坐标的原点；然后将工业相机调整到拍照视野范围至少够包含第一定位点和第二定位点的高度。
[0090]
本实施例中相机的具体参数为图像的视野范围为500mm
×
500mm，相机与待测物体的距离为500mm，图像的测量精度为应达到0.05mm；相机basler_aca2440
‑
75uc：帧速率达75fps，分辨率500万像素(2448px
×
2048px)，芯片尺寸8.4mm
×
7.1mm，芯片类型cmos，接口usb3.0，彩色相机；镜头ml
‑
m0822ur：8mm镜头，物距580mm，视野范围660
×
500mm。若采用1/5亚像素边缘检测算法，可以使工件图像的水平测量精度达到0.054mm/px，而垂直测量精度可以达到0.048mm/px。
[0091]
本实施例中步骤s1还包括：设置用于对待测工件打光的工业光源和偏振镜。
[0092]
s2：通过所述图像采集装置通过单点位采集所述待测工件，获取所述机床上本次
待测工件的图像信息；步骤s2还包括：工业光源单边或多边以一定角度照射待测工件，突出待测工件的边缘特征，以适用待测工件的成像场合来减少金属类工件的反光现象；并在镜头上安装偏振镜，减弱或者消除散光、反光、眩光等干扰的作用，工业光源和偏振镜的配合使用能够在一定程度上消除工件的反光现象，避免了因工件反光对后期图像处理所造成不利的影像。其它的实施例中，还可以采用从待测工件的上方打光，该方法是利用大型背光源将金属工件表面全部照亮，避免了因反光造成图像亮度不均匀的问题。具体地，本实施例中工业光源采用的是led条型光源，光源尺寸600mm
×
50mm，多用于单边或多边以一定角度照射待测工件，突出待测工件的边缘特征，适用于大尺寸工件的成像场合。这里采用多条光源从侧面打光的方法对待测工件打光，从而减少金属类工件的反光现象。
[0093]
s3：通过所述步骤s2中的所述待测工件图像信息，获取所述待测工件图像的像素坐标信息；
[0094]
本实施例为应对图像在拼接时由于图像信息采集装置容易外部环境或机床自身的问题导致采集到的图像信息不清晰的情况，为采取在步骤s4之前设有预处理过程用于提高图像信息的清晰度，预处理过程包括以下步骤：
[0095]
m1：图像去噪，用于消除或抑制噪声对于图像的影响，实现图像的平滑；
[0096]
m2：图像增强，用于增强图像的对比度，使图像更加的清晰；
[0097]
m3：图像矫正，用于对图像进行畸变矫正。
[0098]
本实施例中，预处理将图像采集装置单点位(第一采集点位)采集待测工件的图像，进行优化处理，图像去噪步骤消除或抑制噪声对于图像的影响，得到平滑的图像，图像增强步骤增强图像的对比度，获得清晰的图像，图像校正步骤用于将图像进行畸变矫正，最后得到平滑、清晰且准确的工件图像信息。
[0099]
本实施例中，图像去噪是基于形态学处理的图像去噪方法，由于噪声对后续的图像处理带来较大阻碍和影响，需要对图像的噪声进行有效地抑制或消除，实现图像的平滑效果。形态学处理是在保留图像轮廓的基础上消除图像的噪声，主要包括四个基本操作：腐蚀、膨胀、开运算以及闭运算，腐蚀和膨胀是基本的形态学算子，都是针对图像中白色部分进行处理；其中，腐蚀的原理就是先定义一个卷积核，将该核与图像进行卷积，计算核覆盖区域的像素点最小值并将该最小值赋值给参考点指定的像素，使得图像中的高亮区域逐渐减小，而膨胀与之相反。需要说明的是本发明采用的是先对工件图像开运算操作，再闭运算操作的方法在不影响图像边缘信息的前提下去除掉图像上的噪声点。值得一说的是，开运算是先腐蚀后膨胀，闭运算先膨胀后腐蚀。在其它的实施例中，图像去噪采用的是基于滤波算法的图像去噪方法，比如均值滤波、高斯滤波以及中值滤波等，通过对不同滤波的去噪效果进行对比，选出最适用于该图像处理场景的滤波算法；以及其它能够消除图像噪声的处理方法均在本发明的保护范围之内。
[0100]
本实施例中，图像增强是基于直方图均衡化的图像增强方法，本方法主要针对工件图像特征点稀疏并且由于光源从侧面打光造成的亮度不均匀的问题，本发明通过对工件图像进行自适应直方图均衡化，计算图像的局部直方图，然后重新分布图像亮度来增强图像的对比度，以及获取到更多图像细节，使图像变得更加清晰。
[0101]
s4：通过所述相机坐标系与所述机床坐标系的关联信息，以及所述待测工件图像的坐标信息与图像采集装置所在的相机坐标系的关联信息，获得所述待测工件图像的像素
坐标系与所述机床坐标系的相互关系；
[0102]
本实施例中步骤s4进一步包括：
[0103]
根据第一采集点位所述待测工件的图像信息，获得图像中心在像素坐标下的像素坐标；
[0104]
根据机床在第一定位点与第二定位点之间移动的已知距离和图像中与之对应的第一定位点与第二定位点像素坐标之间的距离求得图像的比例尺；
[0105]
根据图像中第一定位点像素坐标与图像中心点像素坐标的坐标偏移量，以及图像的比例尺求得相机坐标系原点与机床坐标系参考原点之间的偏移量；
[0106]
根据图像采集装置的第一采集点位图像的像素坐标系与其对应的相机坐标系的相互关系，以及相机坐标系与机床坐标系的相互关系，求得第一采集点位图像的像素坐标系与机床坐标系的相互关系，进而将像素坐标系与机床坐标系进行关联，确定所述待测工件在机床坐标系包括位置和角度的精准定位信息；
[0107]
本实施例中，步骤s4中具体地，像素坐标系与相机坐标系转换公式如下所示：
[0108][0109]
其中，s：图像的比例尺长度；(u0，v0)：图像坐标原点在图像的像素坐标系中的坐标；(u，v)：工件图像中的像素点坐标；(x
c
，y
c
)：与工件图像的像素点相对应的在相机坐标系中的坐标。
[0110]
相机坐标系与机床坐标系之间的坐标变换公式如下所示：
[0111][0112]
其中，(x，y)：与工件图像的像素点相对应的机床坐标；(x
c
，y
c
)：与工件图像的像素点相对应的在相机坐标系中的坐标；θ：相机坐标系相对于机床坐标系的偏转角度；(u，v)：相机坐标系与机床坐标系之间的实际偏移量。
[0113]
在具有切割头的机床上的实际使用过程：用切割头在工件上打一个圆孔并将此时的机床坐标设置为原点，控制切割头向y轴正方向移动w的距离后打第二个圆孔，再次将切割头移回第一次打孔时的位置。然后控制切割头在z轴方向上移动到相机的视野范围能够包含两个圆孔的高度(相机在第一采集点位进行待测工件的图像信息采集)，并利用相机在当前位置连续拍照三次，检测到相应的图像中第一个圆孔中心的像素坐标分别为p1(u1，v1)、p2(u2，v2)、p3(u3，v3)，第二个圆孔中心的像素坐标分别为q1(u4，v4)、q2(u5，v5)、q3(u6，v6)，再求其平均值可得当机床坐标为(0，0)时，图像中第一个圆孔中心的像素坐标为p0(u
p
，v
p
)＝((u1 u2 u3)/3，(v1 v2 v3)/3)，第二个圆孔中心的像素坐标为q0(u
q
，v
q
)＝((u4 u5 u6)/3，(v4 v5 v6)/3)，根据两个圆孔中心点的实际距离和图像中与之对应的像素坐标之间的像素距离的比值可以求得图像的比例尺长度为：而根据图像中第一个圆孔的像素坐标与图像中心点的像素偏移量，以及图像的比例尺长度可以求得相机坐标系与机床坐标系之间的实际偏
移量为(u，v)＝d
(p，q)
((u
p
‑
u/2)，(v
p
‑
v/2))。再根据两个圆孔的像素点坐标可以求得相机坐标系相对于机床坐标系的偏转角度w＝arctan((u
q
‑
u
p
)/(v
q
‑
v
p
))，从而可以求得相机坐标系与机床坐标系之间的相互关系，两者之间的转换关系式如下：
[0114][0115]
本实施例中的w根据实际的情况进行设定。
[0116]
s5：确定所述工件在机床坐标系位置的精准定位信息。根据步骤s4中的矩阵公式将已知的参数代入矩阵公式中即可得到待测工件在机床坐标系中包括位置和角度在内的精准定位信息。
[0117]
实施例二：
[0118]
一种工件在机床上位置的精准定位方法，用于将待测工件与机床的坐标系进行关联，包括以下步骤：
[0119]
s1：提供与所述机床有相对位置关系的图像采集装置；本实施例中的图像采集装置为工业相机，工业相机在进行待测工件的图像采集之前，首先将在第一张图像范围的工件上至少设置第一定位点和第二定位点，并将第一定位点作为机床坐标的原点；然后将工业相机调整到拍照视野范围至少够包含第一定位点和第二定位点的高度。
[0120]
本实施例中相机的具体参数为图像的视野范围为500mm
×
500mm，相机与待测物体的距离为500mm，图像的测量精度为应达到0.05mm；相机basler_aca2440
‑
75uc：帧速率达75fps，分辨率500万像素(2448px
×
2048px)，芯片尺寸8.4mm
×
7.1mm，芯片类型cmos，接口usb3.0，彩色相机；镜头ml
‑
m0822ur：8mm镜头，物距580mm，视野范围660
×
500mm。若采用1/5亚像素边缘检测算法，可以使工件图像的水平测量精度达到0.054mm/px，而垂直测量精度可以达到0.048mm/px。
[0121]
本实施例中步骤s1还包括：设置用于对待测工件打光的工业光源和偏振镜。
[0122]
s2：通过图像采集装置多点位采集待测工件，获取机床操作台上本次待检测工件的多点位图像信息；无需人工进行工件位置的移动，只需要工业相机在机床上进行移动即可进行工件图像信息的收集。
[0123]
步骤s2还包括：工业光源单边或多边以一定角度照射待测工件，突出待测工件的边缘特征，以适用待测工件的成像场合来减少金属类工件的反光现象；并在镜头上安装偏振镜，减弱或者消除散光、反光、眩光等干扰的作用，工业光源和偏振镜的配合使用能够在一定程度上消除大型工件的反光现象，避免了因大型工件反光对后期图像处理所造成不利的影像。其它的实施例中，还可以采用从待测工件的上方打光，该方法是利用大型背光源将金属工件表面全部照亮，避免了因反光造成图像亮度不均匀的问题。具体地，本实施例中工业光源采用的是led条型光源，光源尺寸600mm
×
50mm，多用于单边或多边以一定角度照射待测工件，突出待测工件的边缘特征，适用于大尺寸工件的成像场合。这里采用多条光源从侧面打光的方法对待测工件打光，从而减少金属类工件的反光现象。
[0124]
在其他的实施例中对于特征不明显的工件，采用以下方式增设特征点：a1：在图像的重叠区域附近放置些特征块，从而增加图像的特征点，用于提高图像拼接的精度和速度；a2：在直接在图像重叠区的工件表面用标记笔添加一些特征点，用于可以在工件表面涂写
的图像拼接场景，提高图像的拼接速度和精度；a3：利用投影仪在工件表面投影图片，从而增加工件图像的特征点，减少操作者的工作量，提高图像的拼接速度和精度。在工件表面涂写的图像拼接场景中，操作者可以使用标记笔在工件图像重叠区的表面添加特征点，用于提高图像拼接的速度和精度；利用投影仪在工件表面投影图片，从而增加工件图像的特征点，减少操作者的工作量，提高图像的拼接速度和精度；在图像的重叠区域附近放置些特征块，从而增加图像的特征点，用于提高图像拼接的精度和速度；通过在不同的应用场景中使用不同的方法增加图像的特征点，能够提高图像拼接的速度和精度。需要说明的是，增设特征点的a1方法应用场景是对于特征不明显的光滑的金属工件，可以在图像的重叠区域附近放置些特征块，从而增加图像的特征点，在一定程度上可以提高图像拼接算法的精度和速度；且该方法适用于不可以在工件表面涂写标记或者物体不可以接触工件表面的图像拼接场景，而且特征块也可以重复利用，节约成本。
[0125]
s3：将s2步骤中些图像信息进行图像拼接，后提取出工件的轮廓信息，得到工件图像的像素坐标信息；本实施例中拼接方法是基于单应性变换矩阵的图像拼接方法实现图像的拼接，单应性变换矩阵的图像拼接方法包括以下步骤：
[0126]
q1：利用sift特征提取算法提取出相邻图像的特征点；
[0127]
q2：利用knn匹配算法对相邻图像中的特征点进行特征匹配；
[0128]
q3：利用ransac算法对特征匹配对进行提纯，消除掉错误的匹配对；
[0129]
q4：然后根据提纯后的特征匹配对计算出两张图像的单应性变换矩阵，
[0130]
q5：根据两张图像的单应性变换矩阵将第二张图像投影到第一张图像上，完成两张图像的拼接，重复上述操作步骤，最终得到完整的工件拼接图像。单应性变换矩阵的图像拼接方法将图像采集装置多点位采集待测工件的图像进行拼接，得到完整的工件图像信息。
[0131]
本实施例为应对图像在拼接时由于图像信息采集装置容易外部环境或机床自身的问题导致采集到的图像信息不清晰的情况，为采取在步骤s4之前设有预处理过程用于提高图像信息的清晰度，预处理过程包括以下步骤中：
[0132]
m1：图像去噪，用于消除或抑制噪声对于图像的影响，实现图像的平滑；
[0133]
m2：图像增强，用于增强图像的对比度，使图像更加的清晰；
[0134]
m3：图像矫正，用于对图像进行畸变矫正。
[0135]
预处理将图像采集装置多点位采集待测工件的图像，进行优化处理，图像去噪步骤消除或抑制噪声对于图像的影响，得到平滑的图像，图像增强步骤增强图像的对比度，获得清晰的图像，图像校正步骤用于将图像进行畸变矫正，最后得到平滑、清晰且准确的工件图像信息。
[0136]
本实施例中，图像去噪是基于形态学处理的图像去噪方法，由于噪声对后续的图像处理带来较大阻碍和影响，需要对图像的噪声进行有效地抑制或消除，实现图像的平滑效果。形态学处理是在保留图像轮廓的基础上消除图像的噪声，主要包括四个基本操作：腐蚀、膨胀、开运算以及闭运算，腐蚀和膨胀是基本的形态学算子，都是针对图像中白色部分进行处理；其中，腐蚀的原理就是先定义一个卷积核，将该核与图像进行卷积，计算核覆盖区域的像素点最小值并将该最小值赋值给参考点指定的像素，使得图像中的高亮区域逐渐减小，而膨胀与之相反。需要说明的是本发明采用的是先对工件图像开运算操作，再闭运算
操作的方法在不影响图像边缘信息的前提下去除掉图像上的噪声点。需要说明的是，开运算是先腐蚀后膨胀，闭运算先膨胀后腐蚀。在其它的实施例中，图像去噪采用的是基于滤波算法的图像去噪方法，比如均值滤波、高斯滤波以及中值滤波等，通过对不同滤波的去噪效果进行对比，选出最适用于该图像处理场景的滤波算法；以及其它能够消除图像噪声的处理方法均在本发明的保护范围之内。
[0137]
图像增强是基于直方图均衡化的图像增强方法，本方法主要针对工件图像特征点稀疏并且由于光源从侧面打光造成的亮度不均匀的问题，本发明通过对工件图像进行自适应直方图均衡化，计算图像的局部直方图，然后重新分布图像亮度来增强图像的对比度，以及获取到更多图像细节，使图像变得更加清晰。
[0138]
图像矫正是基于相机标定的图像矫正方法，实际操作郭为，首先利用相机从不同角度不同高度对同一个标定板进行多次拍照，采集十张左右的标定板图像，然后再根据张正友标定法利用每张图像中角点的像素坐标以及每个角点在世界坐标系下的物理坐标来对相机进行标定，进而求得相机的内外参矩阵以及镜头的畸变系数，最后根据内参矩阵和畸变系数对工件图像进行畸变矫正。
[0139]
图像信息在进行拼接的过程中存在拼接误差，为此本发明还包括拼接误差检测的方法，首先通过标准棋盘采集图像中一个单元格实际长度和所占像素点数的比值作为图像的比例尺，然后通过工件的拼接图像得到所要测量的边的像素值，再根据比例尺计算出真实长度；通过对在重叠区域放置着标定板的工件图像进行拼接，利用角点检测算法提取出标定板拼接处的亚像素角点坐标，计算出拼接处单元格所占的像素数，再根据图像的比例尺计算出拼接处单元格的理论长度，并与单元格实际长度进行对比求差，求得图像的拼接误差。
[0140]
s4：根据相机坐标与机床坐标的关联信息，以及工件图像的像素坐标系与图像采集装置所在的相机坐标系的关联信息，获得工件图像的像素坐标系与机床坐标系的相互关系；
[0141]
步骤s4进一步包括：
[0142]
根据第一采集点位所述待测工件的图像信息，获得图像中心在像素坐标下的像素坐标；
[0143]
根据机床在第一定位点与第二定位点之间移动的已知距离和图像中与之对应的第一定位点与第二定位点像素坐标之间的距离求得图像的比例尺；
[0144]
根据图像中第一定位点像素坐标与图像中心点像素坐标的坐标偏移量，以及图像的比例尺求得相机坐标系原点与机床坐标系参考原点之间的偏移量；
[0145]
根据图像采集装置的第一采集点位图像的像素坐标系与其对应的相机坐标系的相互关系，以及相机坐标系与机床坐标系的相互关系，求得第一采集点位图像的像素坐标系与机床坐标系的相互关系，再通过拼接过程把第一采集点位以外的其它采集点位图像的像素坐标系转换为第一采集点位图像的像素坐标系，从而获得整个工件拼接图像的全局像素坐标系，进而将像素坐标系与机床坐标系进行关联，确定所述待测工件在机床坐标系包括位置和角度的精准定位信息。
[0146]
本实施例中，步骤s4中具体地，像素坐标系与相机坐标系转换公式如下所示：
[0147][0148]
其中，s：图像的比例尺长度；(u0，v0)：图像坐标原点在图像的像素坐标系中的坐标；(u，v)：工件图像中的像素点坐标；(x
c
，y
c
)：与工件图像的像素点相对应的在相机坐标系中的坐标。
[0149]
相机坐标系与机床坐标系之间的坐标变换公式如下所示：
[0150][0151]
其中，(x，y)：与工件图像的像素点相对应的机床坐标；(x
c
，y
c
)：与工件图像的像素点相对应的在相机坐标系中的坐标；θ：相机坐标系相对于机床坐标系的偏转角度；(u，v)：相机坐标系与机床坐标系之间的实际偏移量。
[0152]
在具有切割头的机床上的实际使用过程：用切割头在工件上打一个圆孔并将此时的机床坐标设置为原点，控制切割头向y轴正方向移动w的距离后打第二个圆孔，再次将切割头移回第一次打孔时的位置。然后控制切割头在z轴方向上移动到相机的视野范围能够包含两个圆孔的高度(最好是相机拍工件第一张图像的高度)，并利用相机在当前位置连续拍照三次，检测到相应的图像中第一个圆孔中心的像素坐标分别为p1(u1，v1)、p2(u2，v2)、p3(u3，v3)，第二个圆孔中心的像素坐标分别为q1(u4，v4)、q2(u5，v5)、q3(u6，v6)，再求其平均值可得当机床坐标为(0，0)时，图像中第一个圆孔中心的像素坐标为p0(u
p
，v
p
)＝((u1 u2 u3)/3，(v1 v2 v3)/3)，第二个圆孔中心的像素坐标为q0(u
q
，v
q
)＝((u4 u5 u6)/3，(v4 v5 v6)/3)，根据两个圆孔中心点的实际距离和图像中与之对应的像素坐标之间的像素距离的比值可以求得图像的比例尺长度为：而根据图像中第一个圆孔的像素坐标与图像中心点的像素偏移量，以及图像的比例尺长度可以求得相机坐标系与机床坐标系之间的实际偏移量为(u，v)＝d
(p，q)
((u
p
‑
u/2)，(v
p
‑
v2。再根据两个圆孔的像素点坐标可以求得相机坐标系相对于机床坐标系的偏转角度w＝arctan((u
q
‑
u
p
)/(v
q
‑
v
p
))，从而可以求得相机坐标系与机床坐标系之间的相互关系，两者之间的转换关系式如下：
[0153][0154]
本实施例中的w根据实际的情况进行设定。
[0155]
s5：确定工件在机床坐标系包括位置和角度在内的精准定位信息。根据步骤s4中的矩阵公式将已知的参数代入矩阵公式中便可以求得工件在机床坐标系中包括位置和角度在内的精准定位信息。
[0156]
本实施例在具有切割头的机床上的实际使用过程：用切割头在工件上打一个圆孔作为第一定位点，并将此时的机床坐标设置为原点，控制切割头向y轴正方向移动w的距离后打第二个圆孔作为第二定位点，再次将切割头移回第一次打孔时的位置。然后控制切割
头在z轴方向上移动到相机的视野范围能够包含两个圆孔的高度(最好是相机在第一采集点位进行待测工件的图像信息采集)，并利用相机在当前位置连续拍照三次，检测到相应的图像中第一个圆孔中心的像素坐标分别为p1(u1，v1)、p2(u2，v2)、p3(u3，v3)，第二个圆孔中心的像素坐标分别为q1(u4，v4)、q2(u5，v5)、q3(u6，v6)，再求其平均值可得当机床坐标为(0，0)时，图像中第一个圆孔中心的像素坐标为p0(u
p
，v
p
)＝((u1 u2 u3)/3，(v1 v2 v3)/3)，第二个圆孔中心的像素坐标为q0(u
q
，v
q
)＝((u4 u5 u6)/3，(v4 v5 v6)/3)，根据两个圆孔中心点的实际距离和图像中与之对应的像素坐标之间的像素距离的比值可以求得图像的比例尺长度为：而图像的中心点在像素坐标系中的像素坐标为(u0，v0)＝(u/2，v/2)，根据图像中第一个圆孔的像素坐标与图像中心点的像素偏移量，以及图像的比例尺长度可以求得相机坐标系与机床坐标系之间的实际偏移量为(u，v)＝(s
×
(u
p
‑
u0)，s
×
(v
p
‑
v0))。再根据两个圆孔的像素点坐标可以求得相机坐标系相对于机床坐标系的偏转角度θ＝arctan((u
q
‑
u
p
)/(v
q
‑
v
p
))，从而可以求得相机坐标系与机床坐标系之间的相互关系，两者之间的坐标变换公式如下所示：
[0157][0158]
(x，y)：与工件图像的像素点相对应的机床坐标；(x
c
，y
c
)：与工件图像的像素点相对应的在相机坐标系中的坐标；θ：相机坐标系相对于机床坐标系的偏转角度；(u，v)：相机坐标系与机床坐标系之间的实际偏移量。
[0159]
结合相机的成像原理，可以根据图像比例尺s以及图像坐标原点在像素坐标系中的坐标(u0，v0)，求得相机坐标(x
c
，y
c
)与第一张图像像素坐标(u，v)的相互关系，其坐标变换公式如下所示：
[0160][0161]
根据第一张图像的像素坐标系与其对应的相机坐标系的相互关系，以及相机坐标系与机床坐标系的相互关系，可以求得第一张图像的像素坐标系与机床坐标系的相互关系，从而将整个工件拼接图像的像素坐标系与机床坐标系关联起来，两者之间的坐标变换公式如下所示：
[0162][0163]
进而求得如下公式：
[0164][0165]
设定w＝200mm对于本实施例的公式进行检验；
[0166]
(1)用切割头在钢板上打一个圆孔，并将此时的机床坐标设置为原点(0，0)；
[0167]
(2)控制切割头向y轴正方向做矢量运动，在机床坐标为(0，200)的位置打第二个
圆孔；
[0168]
(3)再次将切割头移回第一次打孔时的位置，然后控制切割头在z轴方向上移动到相机的视野范围能够包含两个圆孔的高度。利用相机在当前位置连续拍照3次，并检测三张图像中两个圆孔中心的亚像素坐标。
[0169]
将每张图像提取的像素坐标进行对比，可以发现针对同一个点的所提取的像素坐标并不是完全相同的，所以这里对像素坐标取平均值。
[0170]
(4)通过检测像素坐标并取平均值，得到图像中第一个圆孔中心的亚像素坐标为(592.514，770.605)，第二个圆孔中心的亚像素坐标为(585.474，355.287)，钢板左上角的亚像素角点坐标为(19.545，51.587)。根据第一、二个圆孔中心的亚像素坐标可以求得两点之间的像素距离为415.37766px，而两点之间的实际距离为200mm，可以得到图像的比例尺s＝0.4815mm/px，还可以得到机床坐标系相对于相机坐标系的偏转角度θ＝arctan(7.04/415.318)＝0.97
°
。已知图像的大小为(605，806)，则图像的中心点坐标(u0，v0)＝(302.5，403)，可以求得第一个圆孔中心点到图像中心点的偏移量为(290.014，367.605)，再根据图像的比例尺可以求得机床坐标系相对于相机坐标系的偏移量为(u，v)＝(139.642，177.002)。将s＝0.4815mm/px，(u0，v0)＝(302.5，403)，(u，v)＝(139.642，177.002)θ＝0.97
°
代入下面的机床坐标与图像像素坐标的变换公式中：
[0171][0172]
得到：
[0173][0174]
(5)验证：将第一个圆孔中心的像素坐标(592.514，770.605)代入坐标变换公式，得到机床坐标(
‑
0.017，
‑
0.052)；将第二个圆孔中心的像素坐标(585.474，355.287)代入坐标变换公式，得到机床坐标(
‑
0.021，200.016)；将钢板左上角的角点像素坐标(19.545，51.587)代入坐标变换公式，得到机床坐标(
‑
269.984，350.830)。控制切割头移动至机床坐标为(
‑
269.984，350.830)的位置，发现切割头刚好位于钢板的左上角的上方，故本文提出的图像像素坐标与其对应的机床坐标的坐标变换公式成立。
[0175]
此外，还可以在图像范围内的工件上打第三个孔并记录此时的机床坐标，利用图像采集装置对这三个圆孔连续拍照，检测圆孔中心的像素坐标并取平均值，其中第一、二个圆孔的像素坐标用于计算图像像素坐标与机床坐标的坐标变换公式，将第三个孔的像素坐标代入公式求得与之对应的机床坐标，并与记录的机床坐标对比进一步验证该坐标变换公式的准确性。在图像范围外的工件上打第四个孔并记录此时的机床坐标，通过对工件多点位图像采集工件图像信息并进行图像拼接，检测拼接图像上四个圆孔中心的像素坐标，将第四个圆孔的像素坐标代入上述坐标变换公式求得与之对应的机床坐标，再将其与记录的机床坐标对比来验证该坐标变换公式是否适用于整个工件的拼接图像。
[0176]
需要说明的是，第一定位点与第二定位点为在待测工件上标注特征点，本实施例中第一定位点与第二定位点为圆孔状结构，在其他的实施例中还可以是角点或交叉点。此类定位特征通常占有多个像素，且其边缘是光滑模糊的，但一个定位特征所占的像素区域
是不能作为定位点的坐标，通常需要计算定位特征区域中心位置或者定位特征区域的灰度变化最强烈的位置所对应的坐标。一个定位特征所占像素区域的灰度分布特征呈现为中心处灰度变化最强烈，离中心距离越远会随之减弱。本实施例采用亚像素定位算法实现对定位特征的精确定位，且该算法前提条件是定位目标不是单个像素点，必须是由一定灰度分布和分布形状的像素点组成。
[0177]
亚像素定位算法的实现步骤：
[0178]
(1)粗定位：利用shi
‑
tomasi角点检测算法在定位特征所占的像素区域中找到一个像素作为定点坐标的目标范围，可以将该像素的中心作为定位点的像素级精度的坐标，以此实现对定位点粗定位；
[0179]
(2)确定搜索区域：为了提高精度和降低运算量，以原来粗定位确定的像素为中心，左右各增加m个像素的列，上下各增加n个像素的行，构成一个宽度为2m 1个像素，高度为2n 1像素的矩形搜索区域；
[0180]
(3)细定位：根据该搜索区域内像素灰度变化和分布的特点选择合适的亚像素细分算法进行细定位，得到定位点的亚像素精度的坐标。亚像素细分算法包括几个算法、矩估计方法和插值法；几何方法包括形心法和灰度重心法；矩估计方法包括空间矩法、灰度矩法和正交矩法；插值法包括线性插值、曲线插值和多项式插值。
[0181]
利用亚像素定位算法可以检测出图像信息中两个定位特征的亚像素精度的坐标，实现对定位特征的精确定位；优选的方法是在同一个点位拍摄多张图像，所获得的定位点的坐标为多张图像所获得的定位点亚像素坐标的平均值。然后考虑本实施例中的定位特征为一个圆孔特征的情况。若要找到该圆孔特征的中心作为定位点坐标来实现精准定位，就需要利用模板匹配算法，找到一个目标区域(通常为矩形)，以此实现粗定位，然后通过轮廓提取算法获取圆孔的轮廓，再采用亚像素边缘检测技术进一步提取边缘的亚像素点，最后采用稳健最小二乘拟合圆方法来计算该圆孔特征中心的亚像素精度的坐标。
[0182]
需要说明：在求得图像比例尺之前，为了保证对待测工件的等精度成像，需要对采集到的图像进行畸变矫正，而且相机的成像平面要与被测平面保持平行。本实施例中采用标定相机参数的方式建立平行于测量平面的无畸变焦平面投影数学模型，从而实现像素点的等精度映射及消除影像畸变。
[0183]
此外，还可以根据标定得到的相机内参矩阵和畸变系数对图像进行畸变矫正，再对外参矩阵进行欧拉角序列变换，求得相机坐标系相对于机床坐标系在x、y、z轴方向上的偏转角度，通过双自由度微调装置使其在x和y轴方向的偏转角度均小于阈值，使得相机的光心与被测平面保持垂直，从而实现相机的找正。
[0184]
实施例三：
[0185]
本实施例提出一种机床，包括机床本体、用于操控机床可带动其做矢量运动的图像采集装置和处理器，处理器执行上述实施例一或实施例二中工件在机床上位置的精准定位方法。工件在机床上位置的精准定位方法，能够使得工件在机床上位置进行快速的精准定位。值得一说的是，一种机床还包补光装置，补光装置包括移动支架和光源，光源安装在移动支架上，移动支架置于机床的合适位置，用于光源对于待测工件进行补光。机床的外部增加了补光装置，光源照射在工件上，突出了待测工件的边缘特征，便于图像采集装置进行待测工件的图像信息采集。
[0186]
实施例四：
[0187]
本实施例提出一种存储有计算机可读指令的存储介质，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述实施例一或实施例二中工件在机床上位置的精准定位方法。本实施例中的存储介质可以现有机床的控制系统系统进行连接，使得现有的机床能够实现工件在机床上位置的精准定位。
[0188]
实施例五：
[0189]
本实施例提出一种视觉系统，包括：图像接收模块：用于接收通过图像采集装置多点位采集待测工件，发送的其获取机床操作台上本次待检测工件的多点位图像信息；图像拼接模块：用于将些图像信息进行图像拼接，后提取出工件的轮廓信息，得到工件图像的像素坐标信息；关联模块：用于根据相机坐标与机床坐标的关联信息，以及工件图像的像素坐标系与图像采集装置所在的相机坐标系的关联信息，获得工件图像的像素坐标系与机床坐标系的相互关系；定位信息确定模块：确定工件在机床坐标系包括位置和角度至少一在内的精准定位信息。视觉系统中图像接收模块接收图像采集装置多点位采集待测工件的图像，传输到图像拼接模块进行图像信息拼接获得完整的工件轮廓信息，且得到工件图像的像素坐标系，再经过关联模块将像素坐标系与相机坐标系，然后将相机坐标系与机床坐标系转关联，最后进过定位信息确定模块确定工件在机床坐标系，完成工件在机床上的精准点位。需要说明的是本实施例中的视觉系统具有处理器，用于对视觉系统各个模块提供运算处理。值得一说的是，本实施例中的一种视觉系统可以集成为一个程序，内嵌于现有机床的控制系统中，使得现有的机床能够实现工件在机床上位置的精准定位。
[0190]
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，以及对于上述实施例一个或多个进行组合实施例，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改或组合，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本技术的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。