01 / 07工业数智化
Industrial Digital Intelligence.
工业数智化
软硬件结合赋能工业 4.0，深耕工业软件架构、智能控制、工业机器视觉、PLC 工控互联与设备数字孪生实时监测。
02 / TOOLCHAIN MATRIX
核心技术栈与工程基座。
C/C++
计算机底层开发、操作系统与高性能算法计算的核心工业级语言。
03 / RESEARCH DOMAINS
主攻方向与研发链路。
机械臂手眼标定与空间几何
Hand-Eye Calibration & AX=XB
求解 Eye-in-Hand 齐次矩阵方程 AX = XB，利用四元数精准解算相机与机械臂安装位姿，定位精度达 0.05mm。
工业机器视觉与亚像素检测
Sub-pixel Metrology & Inspection
结合双远心镜头与 Zernike 正交矩拟合算法，在连续梯度场中实现 ±0.02 像素的微米级工件缺陷测量。
OPC-UA 工业总线与数字孪生
OPC-UA Bus & Digital Twin
基于统一节点寻址与死区订阅过滤机制，连接跨品牌 PLC 与控制器，驱动 WebGL 3D 虚拟产线实时高保真映射。
多传感器与总线互联
OPC-UA 节点建模与死区防抖数据采集
相机标定与姿态解算
齐次变换矩阵求解与空间点云对齐
亚像素视觉测量质检
连续梯度场拟合与微米级瑕疵判定
闭环执行与孪生映射
运动轨迹规划与 3D 产线状态实时同步
04 / ARCHITECTURE & THEORY
工业数字孪生、OPC-UA 总线与手眼标定系统。
从工业现场 PLC 通信与机器视觉亚像素瑕疵检测，到机械臂手眼标定齐次变换与 3D 实时数字孪生，驱动工业 4.0 智能制造。
在工业视觉引导抓取中，如何精确计算出相机坐标系、机械臂末端与工业基座之间的空间映射矩阵？
[ 0.5736 0.8192 0.0000 -56.2 ]
[ 0.0000 0.0000 1.0000 310.8 ]
[ 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 ]
机械臂末端与相机之间的固定变换 X 无法直接测量。 做法是让机械臂摆若干个位姿，每两个位姿之间构成一组 AX = XB：A 是末端的相对运动（由关节编码器读出，已知），B 是相机看标定板算出的相对运动（已知）。 位姿越多、姿态差异越大，方程组的条件数越好，残差就越低 —— 当前 11 个位姿已把残差压进可交付区间。
- 约束方程
- 10 组相对运动
- 重投影残差
- 0.207 mm
- 标定精度
- ±0.03 mm 可交付
- 求解
- Tsai-Lenz / 对偶四元数
设 A 为机械臂末端在两次动作之间的相对位姿变换矩阵（来自机械臂正运动学编码器），B 为标定板在相机坐标系下的相对位姿变换矩阵（来自 OpenCV PnP 算法）。未知的相机与机械臂安装关系矩阵 X 满足 AX = XB。通过采集 3 组以上非平行轴旋转位姿，采用 Tsai-Lenz 或 Dual Quaternion（双四元数）算法分离求解旋转矩阵 R 与平移向量 t，标定精度可达 0.05mm。
避坑：标定时机械臂只需平移移动到几个不同位置拍照，即可完成完整的手眼标定。→纯平移运动无法约束旋转矩阵的三个旋转自由度，方程会出现退化奇异解；必须包含至少两个相互非平行的旋转角度变动才能唯一收敛求解。
工业自动化分拣实训平台
六轴工业机械臂配合 3D 相机完成异形工件抓取，重复定位抓取成功率达 99.4%。
05 / STAGE ROADMAP
三年培养体系与阶段里程碑。
大一 · 工业自动化启蒙与测控编程
掌握 C/C++ 与面向工业控制的编程思维，理解传感器信号调理与串口工控通信协议。
06 / WORKS & HONORS
落地工程与赛事荣誉。
07 // RECRUITMENT