机器人误差检测是确保机器人精准作业的关键环节，而在机器人执行任务时，其几何参数误差直接影响到绝对定位的精度。为了改善这一问题，研究者提出了一种基于双目视觉测量系统的误差检测方法。双目视觉测量系统通过模拟人的双眼视觉原理，使用两个摄像头从不同角度捕捉同一个物体的影像，通过图像处理算法计算出物体的三维位置信息。在机器人领域，这种技术被广泛应用于其几何参数误差的检测与补偿。
为了更准确地建立机器人运动学模型并进行误差补偿，研究者采用了修正的Denavit-Hartenberg（DH）模型，通常称为MDH模型。该模型可以描述带有几何误差的机器人运动状态，它将机器人各个关节之间的相对运动转换成工具中心点（TCP）的运动，进而能对实际测得的TCP与理论模型之间的偏差进行补偿。
在建立机器人运动学模型的过程中，研究者根据工具中心点TCP的实测点与经过误差补偿的理论点应当重合的原理，推导出误差辨识模型。通过这一模型，可以识别并量化机器人在运动过程中的几何参数误差，从而为后续的误差补偿工作打下基础。
误差检测方法中提到的平面和空间圆拟合，是为了实现测量坐标系到基坐标系的转换。在测量过程中，双目视觉系统捕获的坐标信息通常是在测量坐标系下，为了对机器人进行精确的误差分析和补偿，需要将这些坐标转换到基坐标系下。通过拟合平面和空间圆，研究者可以得到两个坐标系之间的转换关系，这个转换关系对于确保误差检测精度是至关重要的。
通过仿真，研究者确定了可辨识的误差，并初步验证了所提出误差检测方法的有效性。构建了误差检测实验装置，并使用Handyprobe光笔测量仪进行实验。实验结果表明，误差补偿后，检验点组的绝对定位误差均值降低了81.02%，这直接证明了该误差检测方法的有效性和可行性。
这种方法的关键点在于，它不仅识别了机器人的几何参数误差，而且提供了有效的误差补偿策略。这对于提升机器人的作业精度和可靠性具有重要意义。此外，双目视觉测量系统的应用，不仅限于机器人误差检测，在其他需要精确三维测量的领域，例如自动化装配线、质量控制、三维建模等领域也有广泛的应用前景。
本研究提出的误差检测方法能够有效地提高机器人在生产制造中的作业精度，降低由误差引起的制造缺陷，提高整体生产效率。同时，它也为机器学习和深度学习在工业机器人中的应用提供了新的方向，因为这两种技术在模式识别和数据处理方面具有独特的优势，可以用来处理和分析大量的视觉测量数据，进一步优化机器人的作业性能。通过这些技术，可以实现机器人在复杂工作环境下的自主学习和适应，这在智能制造和自动化领域具有重要的研究和应用价值。
