起初，我以为是我没能理解Tool坐标系的定义，即“工件”坐标相对于U轴中心@U=0°时的偏移。关于工件坐标系，我并不是从上面这张图去理解的，而是读完一楼的工具坐标系校准标准程序，它其实是将机器人U轴停留在任意角度时，根据相机视觉软件提供的工件坐标，用反三角和三角函数，反推工件相对于U轴在0°时的偏移量。那么，如果理解正确的话，我可以将机器人的U轴直接停在0°，或者90、180、270°这一类特定角度上，避免复杂计算。

这样一想，我就有了重构相机系统和机器人拍照程序的思路。

原来的相机系统设计为单个工件校准，同轴光源只略比单个工件面积大，不足以照射到三个工件；而且，相机的镜头选的是8mm焦距，视角虽大，视距却小，在整个视场中，边缘的畸变率也是比较大的。首先就是将8mm镜头更换为16mm镜头，把40mm*40mm同轴光源也换成80*80mm同轴光源。

一番捣腾安装之后，下对位相机采集到的3个工件图片是这样的：

3个工件所涵盖的面积，正好铺满相机视野的约2/3，且3个工件的反射面都具有典型特征值（明显的亮度区别），这就不需要再做图像增强处理，直接抓取特征值即可

圆形查找的半径125像素（工件物理直径7mm），圆形拟合误差0.45像素，相机视觉软件返回的结果是令人满意的。

做到这一步的时候，虽然机器人动作尚未编写，我其实已经知道方案是正确的，忽然就有一种“提刀而立，为之四顾，为之欣悦”的感觉，手动将机器人移动到相机中心，看到3个工件位于相机中的位置，它仿佛就是君临天下了，所谓王者之荣耀，不过尔尔！

机器人的动作终于是要编写出来的，在这之前，还要把相机视觉采集到的位置信息做个编码打包发送：

格式化通信编码的规则：第一位2100代表信道，表示发送给1#机器人；第二、三、四位数据分别表示3个工件识别结果，如果任意一个为0，机器人就要卸载掉工件，重新抓取一个工件再次拍照；第四位开始是3个工件的XY像素坐标值。位之间用逗号分隔。

接下来就是机器人的工件校准程序了，我为机器人设计了拍照时的pose，让U轴停留在180°，不需要使用三角函数去计算：

三个工件只需要运行一次校准程序，由于程序过于简单，都不需要写注释。

实际运行的结果：

说明机器人已经成功校准了3个工件，只待一声令下。