오차 제어¶
프로젝트 실행 과정에서 가장 많이 나타나는 문제 중 하나는 피킹 오차 입니다. 피킹 오차는 로봇이 부품을 피킹하도록 제어할 때 로봇이 이상적인 위치에 도달하지 못하고 일정한 오차가 존재하는 것을 의미합니다. 오차의 원인은 다양하며 다음으로 외부 파라미터, 비전 및 로봇 이 세 가지 측면에서 오차에 대해 분석하겠습니다. 구체적인 구조는 그림 1과 같습니다.
그림1 피킹오차 원인¶
외부 파라미터 오차¶
로봇¶
영점¶
- 영점：
로봇은 폐쇄 루프 서보 시스템을 통해 모터의 각 축의 움직임을 제어하고 제어기의 명령어에 따라 각 모터를 제어합니다. 모터에 장착된 펄스 인코더는 모터의 신호를 로봇에게 피드백할 수 있으며, 로봇이 움직이는 동안 제어기는 인코더에서 반환된 신호를 지속적으로 수신 및 분석하여 로봇의 올바른 제어를 실현합니다. 제어기는 인코더에서 반환된 정보를 정확하게 분석할 수 있도록 각 축의 영점 위치를 알아야 사용 시 로봇의 위치가 변경되지 않은 상태로 유지될 수 있습니다. 로봇을 정상적으로 사용하는 동안에는 로봇의 영점 위치와 관절 위치가 저장되며, 제어기의 전원이 정상적으로 꺼져 있을 때 내부 배터리를 통해 전원을 유지합니다. 데이터는 로봇이 정상적으로 종료될 때마다 저장되며 전원이 켜질 때마다 로봇이 맥업 데이터를 직접 읽어내어 인식하며 전원이 꺼져 있을 때와 상태가 일치하는 것을 확보합니다. 로봇이 부딛침을 받거나, 배터리가 꺼진 경우, 장기간 사용하지 않을 경우에 로봇의 영점이 어긋나거나 없어질 수 있습니다.
로봇이 영점이 없어진 상태에서 작업하면 다음과 같은 현상이 나타날 수도 있습니다:
로봇의 각 관절 축의 작업 범위가 소프트 리미트를 초과합니다 (매우 위험합니다) ;
로봇이 지정된 위치로 도달하지 못합니다 ，영점 위치가 다르기 때문에 관절 각도가 같은 상황에서 로봇의 엔드 이펙트 위치가 다릅니다.
로봇은 지정된 방향으로 지정된 길이를 움지길 수 없습니다 （예: 1미터를 정확하게 걸을 수 없는 경우）.
Mech-Vision 를 사용하여 외부 파라미터를 캘리브레이션할 때 소프트웨어는 캘리브레이션 파라미터에 의해 로봇이 도달해야 하는 여러 개의 포인트 위치를 계산해 줄 것입니다. 영점이 없어지는 경우에 로봇이 이 위치에 정확하게 도달할 수 없어 외부 파라미터 계산 결과에 오차가 발생합니다.
팁
로봇의 영점이 누락되었는지를 감지하는 방법은 다양합니다. 일반적으로 사용되는 두 가지 감지 방법은 다음과 같습니다.
티칭 머신을 사용하여 로봇의 모든 축 각도를 0°로 조정한 다음 로봇의 각 축에 있는 명판이 정렬되어 있는지 관찰합니다. 정렬되지 않으면 로봇의 영점이 누락됩니다.
로봇을 제어하여 지정된 방향으로 일정 거리를 이동하고 로봇의 이동 거리가 이론적 거리와 일치하는지 관찰합니다.
위의 방법을 통해 로봇의 영점을 확인하여 구체적인 로봇에 따라 영점 캘리브레이션을 진행하면 됩니다.
제어 알고리즘¶
일부 새로 개발된 로봇은 제어 알고리즘의 문제가 발생할 수도 있습니다(학률이 그리 높지 않지만). 즉, 로봇이 지정된 위치로 이동하지 못하고 오차가 발생하는 것입니다. 로봇이 정확한 위치로 도달할 수 없는 경우 나중에 외부 파라미터 캘리브레이션 작업을 수행할 수도 없습니다.
고정 방식¶
로봇의 고정 방식은 로봇이 장기간 안정적으로 사용될 수 있는지를 결정하며 확장 볼트를 사용하거나 고정하지 않고 큰 밑받침을 사용하는 등 약한 방식으로 고정시키면 로봇이 장기간 안정적으로 사용되거나 높은 속도로 실행될 수는 없습니다. 로봇이 움직이면 로봇과 카메라 사이의 실제 위치 관계가 변하고 정확하게 피킹. 이러한 상황은 흔한 상황이 아니며, 한번 발생하면 찾기가 어려우므로 로봇을 설치 및 고정할 때 로봇의 고정 방식을 확인하는 것이 필요합니다.
팁
장기간 사용해야 하는 경우 고정용 케미컬 볼트를 사용하는 것을 권장하며 케미컬 볼트를 단단히 고정한 후 로봇을 작동하세요. 그렇지 않으면 볼트가 느슨해 질 수도 있습니다.
전시회와 같은 단기간적으로 사용되는 경우에 로봇을 비교적 안정적인 물체 표면에 고정시킬 수 있지만 로봇의 속도를 너무 빠르게 조정하면 안 됩니다. 그렇지 않으면 로봇이 느슨해질 수도 있습니다.
카메라¶
내부 파라미터¶
카메라의 내부 파라미터로 인한 외부 파라미터 문제는 주로 카메라가 시야의 가장자리에 있거나 카메라의 작업 거리를 초과하는 경우에 발생합니다. 카메라는 출하할 때 사용되는 하드웨어에 따라 카메라의 합리적인 작업 거리를 결정합니다. 카메라가 작업 거리를 초과하는 곳 또는 시야의 가장자리에서 배치되면 정확하게 캘리브레이션 되지 않았기 때문에 생성된 포인트 클라우드가 정확하지 않고 최종적으로 계산된 외부 파라미터에 오차가 생길 것입니다.
팁
카메라를 사용할 때 작업 거리를 확인해야 하고 카메라의 내부 파라미터가 정상인지 확인하며 마지막으로 카메라 적업 거리 범위내에서 캘리브레이션을 해야 합니다.
기타 오차¶
로봇의 초기 적응 과정에서 로봇의 운동학적 관계를 얻기 위해서는 주요 로봇 웹사이트나 설명서에서 해당 로봇의 운동학 파라미터(이하 D-H 파라미터라 함)를 찾아 로봇의 운동학 파라미터를 얻으면 로봇의 각 관절 축 관계를 구축할 수 있습니다. 실제 실행 과정에서 소프트웨어의 D-H 파라미터가 실제 로봇의 D-H 파라미터와 일치하지 않을 수도 있습니다. 두 가지 가능한 이유가 있습니다.
로봇 서브 모델이 많아서 잘 못 구분하거나 획득한 D-H 파라미터가 실제 로봇과 일정한 오차가 존재하기 때문입니다.
설명이 실제 로봇과 다르기 때문입니다.
D-H 파라미터가 일치하지 않으면 사용 시 소프트웨어에서 로봇의 엔드 이펙터 위치가 티칭 머신과 달라서 계산할 때 외부 파라미터에는 오차가 발생할 수 있습니다.
팁
D-H 파라미터가 일치하는지를 체크하는 방법은 로봇을 연결한 후 Mech-Viz 에서 관절각도가 일치하는 경우 로봇 6축의 엔드 이펙터 자세가 로봇과 일치하는지 직접 관찰할 수 있으며 일치하지 않은 경우 D-H 파라미터 이상 때문일 수 있습니다.
비전 오차¶
원시 데이터¶
- 원시 데이터：
원시란 Mech-Vision 소프트웨어에서 입력한 처리해야 할 원시 데이터이고 내용은 주로 RGB 이미지와 뎁 스맵을 포함합니다.
작업 현장에서 조명이 변하면(예: 낮에서 밤으로) 카메라의 구성 파라미터가 적시에 업데이트되지 않으면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
캡처된 포인트 클라우드에 노이즈가 너무 많거나 디테일이 명확하지 않으면 후속 매칭 알고리즘을 계속 사용할수 없거나 잘못 인식할 수 있습니다.
캡처된 RGB 이미지의 품질이 변하거나 어두운 환경에서 캡처된 이미지의 휘도가 부족하면 딥 러닝 결과가 나오지 않거나 인식 결과가 좋지 않을 수도 있습니다.
팁
위의 상황이 발생하면 Mech-Eye Viewer 소프트웨어에서 카메라 파라미터를 업데이트하고 RGB 이미지와 뎁 스맵이 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 2D 및 3D 노출을 각각 조정해야 합니다. 또는 프로젝트 배포 중에 합리적인 조명 조정 을 사용하세요.
피킹 포즈¶
픽 포인트 오차는 피킹 오차중 자주 나타나는 오차 중 하나입니다 . Mech-Vision 에서 피킹 포즈를 설정하는 방법이 두 가지가 있습니다. 하나는 피킹 포즈를 드래그하는 것이고 다른 하나는 피킹 포즈 티칭입니다. 후자는 로봇이 정확하기만 하면 오차가 적으므로 여기서는 이러한 상황을 일단 고려하지 않고 피킹 포즈를 드래그하는 것만 분석하겠습니다.
피킹 포즈를 드래그하는 것은 Mech-Vision 에서 수행되어야 하며 모델을 기준으로 하여 피킹 포즈의 위치를 조정해야 합니다. 피킹 포즈를 드래그하는 것은 정확하지 않은 방법이며 로봇이 도달해야 하는 위치를 정확하게 제공할 수 없으므로 실제 피킹 과정에서 이상적인 위치에 도달하지 못할 수 있습니다. 더 정확한 피킹 포즈가 필요하다면, 티칭을 통해 피킹 포즈를 정해야 합니다.
팁
피킹 포즈에 오차가 있는 경우 Mech-Viz 의 포인트 클라우드 좌표를 통해 각 부품의 피킹 포즈가 이상적인 위치에 있는지 직접 확인할 수 있습니다.
알고리즘¶
Mech-Vision의 출력 결과로 인한 오차는 여기에서 모두 알고리즘 오차라고 합니다. 비전 알고리즘의 구성은 일반적으로 작업 현장에서 캠처된 원시 이미지에 따라 설정되며 조명 및 작업 환경의 변화로 인해 원시 파라미터가 적용되지 못할 수 있으며 이는 Mech-Vision 에서 확인할 수 있으며 소프트웨어의 사용 안내서에 따라 조정할 수 있습니다. 동시에 일부 특수 부품에 대한 인식은 우발적인 오차를 유발할 수 있으며, 즉 장기간 사용에는 문제가 없지만 환경 변화로 인해 발생한 인식 오차, 특히 축대칭 물체는 부분 최적 솔루션이 나타나서 인식 오차를 초래합니다.
주의
어떤 작업 현장에서는 모델의 오류로 인한 오차가 발생할 수 있습니다. 즉, STL 파일을 통해 얻은 모델과 피킹해야 하는 실제 물체 사이에 오차가 존재하여 최적의 결과를 얻지 못할 수 있습니다.이 상황 발생한 가능한 이유는 다음과 같습니다.
STL 파일은 공작물 완제품의 파일이지만 피킹해야 하는 파일은 여백 소재이며 후속 프로세스를 위해 생산 과정에서 가공 여유가 남겨야 하므로 실제로 인식해야 할 부품이 모델 파일보다 큽니다.
이때 모델의 확대/축소 비율을 적절하게 조정하면 됩니다.
로봇 오차¶
TCP¶
로봇의 TCP 오차는 로봇의 실제 TCP와 이론상 TCP가 불일치를 가리킵니다. 대부분은 로봇 TCP 캘리브레이션할 때 첨점 이동 혹은 로봇의 포즈 변화가 충분히 크지 않거나 첨점과 일치하지 않는 것과 같이 적확하지 않기 때문입니다. Mech-Viz를 사용하는 과정에서 Mech-Viz 에서 툴을 설정하고 정확한 TCP 값을 입력해야 합니다.
팁
TCP를 확인하는 과정에서 더 나은 방법은 로봇을 사용하여 TCP에 대해 캘리브레이션을 하고 캘리브레이션된 값을 Mech-Viz로 입력하고 로봇 측에 백업을 남겨둡니다.
팁
높은 정확도가 필요하지 않은 프로젝트의 경우 소프트웨어에서 TCP 값을 직접 조정하여 피킹 정확도를 높일 수 있습니다.