Hand-Eye GUI（手眼标定图形用户界面）
介绍
本指南将使用 Python 示例和 RoboDK 引导您了解 Zivid Hand-Eye GUI，从设置到标定和验证。
先决条件和设置
Zivid Python 已安装
[可选] RoboDK 已安装并配置机器人位姿/目标/安全点。请参阅 在 RoboDK 中创建手眼标定的位姿
硬件设置：
Zivid 相机连接到 PC
[可选] RoboDK 机器人库中具有数字孪生的机器人
[可选] 机器人连接到PC
初始化
选择相机：选择已连接的相机。如果需要升级固件，下一步会提示您。
2. Select a camera setting: Choose the settings that will be used for the hand-eye calibration. We recommend using the same settings as your final application.
如果您希望加载预定义的 YAML 设置文件，请点击 "Do Not Use" ，文件浏览器将打开，您可以手动选择一个 YAML 文件。如果您拒绝加载文件，系统将提示您选择 Vision Engine（视觉引擎） 和 Sampling（采样） - 3D 。
您还可以在正常使用期间从 GUI 加载设置文件。
3. Select the setup type: Choose the hand-eye calibration type based on your system configurations and the Zivid Calibration Object you will use.
选择旋转表示格式：选择与您的机器人匹配的旋转格式和单位。您可以从列表中选择机器人，也可以手动配置设置。下表列出了一些常用的机器人，但所有格式均受支持。
有关位姿表征以及如何在它们之间进行转换的更多详细信息，请参阅 位姿转换
备注
即使未配置 RoboDK 或未连接机器人，也可以使用 GUI。但是，在这种情况下，只有与相机相关的功能可用。需要连接机器人的功能将被禁用，直到正确配置和连接机器人为止。
小技巧
初始化过程结束后，每当您在 GUI 中选择一项功能（例如，WARMUP）时，右上角都会出现一个分步检查清单。此清单概述了完成任务的具体操作顺序，必须按顺序执行。
热机
确保在标定之前预热相机以获得最佳精度。
请参阅 相机预热指南 了解更多信息。
现场标定
为了获得最佳效果，请在手眼标定之前进行现场标定。
请参阅 现场标定 以了解更多信息。
标定
Run the hand-eye calibration procedure using the GUI by following the instructions in the Tutorial section (top right).
请参阅 手眼标定的流程 以了解更多信息。
验证
After performing hand-eye calibration, it's essential to validate the accuracy of the transformation between the camera and robot coordinate systems. The GUI has several complementary methods to ensure the calibration is precise and reliable:
触碰测试验证
This method involves specifying the end-effector tool's physical dimensions, including the tool tip offset. A Zivid camera captures the scene, and an ArUco marker (with known type and dictionary) is detected. Its 3D pose is estimated in the camera frame and transformed into the robot base frame using the hand-eye calibration. The robot then physically touches the marker's center with the end-effector.
有关工具规格和详细测试说明，请参阅： 触碰测试程序 。
在下图中，您可以看到触碰验证测试的预期结果。
投影验证
相机将绿色圆圈投射到 Zivid 标定板已知的棋盘格角上。
The test is initialized by instructing the system where the calibration object is located in the robot coordinate system. This is done through an initial capture, using the known pose of the robot and the hand-eye transformation matrix.
对于每个连续的机器人位姿，计算标定板在相机坐标系中的位置。计算方法如下：
机器人位姿
机器人坐标系中标定物体的已知位置
hand-eye transformation matrix
将计算出的标定物体的位置投影到投影仪图像平面中，然后使用投影仪将其投影回物理场景。
有关投影过程的更多详细信息，请参阅 2D 图像投影 。
在下图中，您可以看到投影验证的预期结果。
拼接验证
For each robot pose, a 3D point cloud is captured with the Zivid camera and transformed into the robot base frame using the hand-eye transformation matrix. Repeating this across poses and merging the transformed clouds into a common frame creates a stitched scene. Accurate calibration yields a clean reconstruction with checkers accurately aligned, while poor calibration results in artifacts like offsets or misalignments between the checkers.
If your verification was satisfactory, check out:
If you are unsatisfied with the hand-eye calibration results, check out one of the following articles:
有用的链接
` Zivid Hand-Eye GUI 博客 <https://blog.zivid.com/zivid-hand-eye-gui>`_