キャリブレーション原理

現在ご覧いただいているのは最新版の内容です（V1.7.5）。異なるバージョンを参照する場合は、画面右上のボタンから切り替えが可能です。

■ ご利用中のバージョンが分からない場合はお気軽にサポート窓口までご連絡ください。

以下では、様々なシーンに適したキャリブレーションの原理について説明します。

標準キャリブレーション法を使用するキャリブレーション（ETH）

ETHの場合、標準キャリブレーション法を使用してハンド・アイ・キャリブレーションを行う場合、各位置姿勢およびその相対関係は下表のようになります。

位置姿勢 関係 詳細

A

ロボットフランジがロボット台座に対する位置姿勢

ロボット側から取得可能

B

キャリブレーションボードがカメラに対する位置姿勢

カメラで撮影し計算で取得可能

C

キャリブレーションボードがロボットフランジに対する位置姿勢

外部パラメータのキャリブレーションにおける不変量、方程式を構築するために使用

X

カメラがロボット台座に対する位置姿勢

外部パラメータキャリブレーション結果、求める値

ロボットを移動させてキャリブレーションボードがカメラに対する位置姿勢を何回も変更して複数の方程式を得ます。これらの方程式の値をフィッティング計算して最適なX値を得ます。

calib principle eth random
calib principle eth random math

標準キャリブレーション法を使用するキャリブレーション（EIH）

EIHの場合、標準キャリブレーション法を使用してハンド・アイ・キャリブレーションを行う場合、各位置姿勢およびその相対関係は下表のようになります。

位置姿勢 関係 詳細

A

ロボットフランジがロボット台座に対する位置姿勢

ロボット側から取得可能

B

キャリブレーションボードがカメラに対する位置姿勢

カメラで撮影し計算で取得可能

C

キャリブレーションボードがロボット台座に対する位置姿勢

外部パラメータのキャリブレーションにおける不変量、方程式を構築するために使用

X

カメラがロボットフランジに対する位置姿勢

外部パラメータキャリブレーション結果、求める値

ロボットを移動させてキャリブレーションボードがカメラに対する位置姿勢を何回も変更して複数の方程式を得ます。これらの方程式の値をフィッティング計算して最適なX値を得ます。

calib principle eih random
calib principle eih random math

TCPタッチ法を使用するキャリブレーション（ETH）

ETHの場合、TCPタッチ法を使用してハンド・アイ・キャリブレーションを行う場合、各位置姿勢およびその相対関係は下表のようになります。

位置姿勢 関係 詳細

A

ロボットフランジがロボット台座に対する位置姿勢

ロボット側から取得可能

B

キャリブレーションボードがカメラに対する位置姿勢

カメラで撮影し計算で取得可能

C

TCPがロボットフランジに対する位置姿勢（TCPの先端がキャリブレーションボードに触れるとき、TCPがキャリブレーションボードと重なる）

外部パラメータのキャリブレーションにおける不変量、方程式を構築するために使用

X

カメラがロボット台座に対する位置姿勢

外部パラメータキャリブレーション結果、求める値

ロボットを移動させてTCPがカメラに対する位置姿勢を何回も変更して複数の方程式を得ます。これらの方程式の値をフィッティング計算して最適なX値を得ます。

calib principle eth tcp
calib principle eth tcp math

TCPタッチ法を使用するキャリブレーション（EIH）

EIHの場合、TCPタッチ法を使用してハンド・アイ・キャリブレーションを行う場合、各位置姿勢およびその相対関係は下表のようになります。

位置姿勢 関係 詳細

A

ロボットフランジがロボット台座に対する位置姿勢

ロボット側から取得可能

B

キャリブレーションボードがカメラに対する位置姿勢

カメラで撮影し計算で取得可能

C

キャリブレーションボードがロボット台座に対する位置姿勢

外部パラメータのキャリブレーションにおける不変量、方程式を構築するために使用

X

カメラがロボットフランジに対する位置姿勢

外部パラメータキャリブレーション結果、求める値

ロボットを移動させてキャリブレーションボードがカメラに対する位置姿勢を何回も変更して複数の方程式を得ます。これらの方程式の値をフィッティング計算して最適なX値を得ます。

calib principle eih tcp
calib principle eih tcp math

2台カメラのキャリブレーション（Eye to Eye）

下図に示すように、2台カメラにより、カメラの視野拡大と重なる点群品質向上を実現します。

calibration principle ete fov

カメラ（メインカメラとサブカメラを含む）がカメラブラケットに固定されます。2台カメラのキャリブレーションでは、各カメラの外部パラメータのキャリブレーションと、2つのカメラ間の位置姿勢関係のキャリブレーションの両方が行われます。Mech-Visionでは、これに対応可能なEye to Eyeキャリブレーションを実行できます。

2台カメラのキャリブレーションを行う際には、以下の点に注意してください。

  • 新たなキャリブレーションを開始

  • 既存のキャリブレーションパラメータを使用

    • 既にキャリブレーション済みのEye to HandまたはEye in Handカメラのキャリブレーションパラメータグループを使用して、2台カメラのキャリブレーションパラメータグループを直接計算することができます。

    • 既存のキャリブレーションパラメータを読み込む方法で点群ビューを表示することはサポートされていません。

Mech-Mindは、お客様のプライバシーを重視しています

このサイトでは最高の体験を提供するために Cookie を使用しています。サイトの閲覧を続ける場合、Cookie の使用に同意したことになります。「拒否する」を選択すると、このサイトを訪れた際に追跡や記憶が行われないように単独の Cookie が使用されます。

  • Preference
  • 同意する
  • 拒否する