Mech-Eye SDK 2.0.2 업데이트 설명

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이 부분에는 Mech-Eye SDK 2.0.2 버전의 추가된 기능, 최적화된 기능 및 복구된 문제에 대해 소개하겠습니다.

기능 추가

Mech-Eye Viewer

카메라 "연결됨" 상태 추가

카메라가 GenICam 클라이언트에 연결되어 있으면 카메라 리스트 중 해당 카메라의 정보 표시줄에 연결됨이란 상태가 표시됩니다.

Mech-Eye Viewer에서 이 카메라를 연결하려면 우선 GenICam 클라이언트에서 연결을 끊어야 합니다.

Mech-Eye API

2D 맵과 뎁스 맵의 매핑 메소드와 예제 프로그램 추가

Mech-Eye API 2.0.2 버전에서는 2D맵과 뎁스 맵의 매핑 메소드를 추가하고 해당 예제 프로그램을 제공했습니다.

이러한 방법을 호출하여 마스크를 덮은 후 2D 맵과 해당 뎁스 맵을 입력할 수 있으며 마스크 내부 영역에 해당하는 포인트 클라우드를 얻을 수 있습니다.

해당 예제 프로그램은 카메라의 ROI 설정 기능을 통해 2D 맵의 마스크를 설정하고 지난 번 카메라가 캡처한 이미지 데이터를 이용해 마스크 내부 영역에 해당하는 포인트 클라우드를 생성할 수 있습니다. 로컬에 저장된 마스크를 덮은 후 2D 맵과 뎁스 맵 파일을 가져와 포인트 클라우드를 생성할 수도 있습니다.

새로 추가된 메소드:

  • C++:

    • 마스크 내부 영역에 해당하는 횐색 포인트 클라우드를 획득하기:

      ErrorStatus MechEyeDevice::getCloudFromTextureMask(const DepthMap&, const ColorMap&, const DeviceIntri&, PointXYZMap&)

    • 마스크 내부 영역에 해당하는 횐색 포인트 클라우드를 획득하기:

      ErrorStatus MechEyeDevice::getCloudFromTextureMask(const DepthMap&, const ColorMap&, const DeviceIntri&, PointXYZBGRMap&)

  • C#:

    • 마스크 내부 영역에 해당하는 횐색 포인트 클라우드를 획득하기:

      ErrorStatus MechEyeDevice.GetCloudFromTextureMask(mmind.apiSharp.DepthMap, mmind.apiSharp.ColorMap, mmind.apiSharp.DeviceIntri, ref mmind.apiSharp.PointXYZMap)

    • 마스크 내부 영역에 해당하는 횐색 포인트 클라우드를 획득하기:

      ErrorStatus MechEyeDevice.GetBGRCloudFromTextureMask(mmind.apiSharp.DepthMap, mmind.apiSharp.ColorMap, mmind.apiSharp.DeviceIntri, ref mmind.apiSharp.PointXYZBGRMap)

  • Python:

    • 마스크 내부 영역에 해당하는 횐색 포인트 클라우드를 획득하기:

      Device.get_cloud_from_texture_mask(self, depth, textureMask, intri)

    • 마스크 내부 영역에 해당하는 횐색 포인트 클라우드를 획득하기:

      Device.get_bgr_cloud_from_texture_mask(self, depth, textureMask, intri)

새로 추가된 예제 프로그램:

HALCON에서 읽어낼 수 있는 포인트 클라우드를 저장하는 C++ 예제 프로그램 추가

Mech-Eye API 2.0.2에 새로운 C++ 예제 프로그램이 추가되었으며 이를 통해 HALCON에서 읽어낼 수 있는 포인트 클라우드를 저장할 수 있습니다. 이 예제 프로그램을 통해 카메라에서 포인트 클라우드를 획득하며 HALCON은 통해 획득하는 것과 비교하면 속도가 더 빠르며 컬러 포인트 클라우드도 직접 획득할 수 있습니다. HALCON에서 이런 포인트 클라우드 데이터를 읽기만 히면 후속 처리를 수행할 수 있습니다.

기능 최적화

카메라 이미지 캡처 속도 최적화

레이저 카메라의 펌웨어 버전을 2.0.2로 업그레이드한 후 카메라의 이미지 캡처 속도가 어느 정도 향상되었습니다.

Nano(V3)와 NANO(V4) "Accurate" 인코딩 모드의 효과를 최적화

Nano(V3)와 NANO(V4) 시리즈 카메라의 펌웨어 버전을 2.0.2로 업데이트한 후 인코딩 모드를 Accurate로 설정하면 더 나은 포인트 클라우드 데이터를 획득할 수 있습니다. 즉 다중 반사와 같은 복잡한 조건에서 더 적은 이상치가 나타납니다.

Mech-Eye Viewer

카메라 IP 주소 설정 기능을 최적화

Mech-Eye Viewer 2.0.2 버전에서 카메라 IP 주소 설정 기능을 최적화했습니. 카메라와 연결되어 있는 IPC 네트워크의 IP 주소와 서브넷 마스크가 자동으로 표시되며 카메라 표시줄에 있는 네트워크 카드를 더 정확한 의미로 IP 주소 클래스로 이름을 수정했습니다.

캘리브레이션 보드 모델 추가

카메라 내부 파라미터를 확인하기 툴에 선택할 수 있는 CGB 시리즈 캘리브레이션 보드의 모델을 추가했습니다.

Mech-Eye API

여러 네트워크 카드에 연결된 카메라를 검색할 수 있음

IPC에 여러 개 네트워크 카드가 있는 경우, Mech-Eye API 2.0.2 버전에서 모든 네트워크 카드에 연결된 카메라를 검색할 수 있습니다.

Python 코드 구조 및 예제 프로그램 최적화

Mech-Eye API 2.0.2 버전에서 Python 코드의 구조 및 예제 프로그램을 최적화했습니다. 최신 예제 프로그램은 GitHub 사이트에서 다운받을 수 있습니다.

GenICam

GevSCPD 파라미터 추가

카메라 펌웨어 버전을 2.0.2로 업그레이드한 후 GenICam 클라이언트에서 GevSCPD 파라미터를 볼 수 있으며 이 파리미터를 통해 데이터 패킷 간격을 조절할 수 있습니다. 이 파라미터를 늘리면 데이터 패킷의 간격을 늘리고 패킷 손실률을 줄일 수 있지만 전송 속도도 줄어듭니다.

문제 복구

Mech-Eye Viewer 2.0.2 버전에서 다음과 같은 문제들을 복구했습니다.

  • ROI를 설정할 때 선택 프레임의 꼭짓점을 드래그하여 ROI 영역의 크기를 조정할 때 프레임의 위치도 변하는 문제를 복구했습니다.

  • 2D 카메라를 확인하고 파라미터를 설정하기 툴에서 캡처 시작 버튼을 클릭하고 2D 카메라를 바꿀 때 표시된 이미지의 사이즈가 창 크기에 적응되지 못하는 문제를 목구했습니다.

  • 파라미터를 설정할 때 플래시백 문제가 발생하는 문제를 복구했습니다.

  • 툴 바에 있는 더 많은 도구 창에서 풀 파렛트 시뮬레이터를 선택한 후 카메라 펌웨어를 업그레이드하기 및 카메라카메라 컨트롤러 화면도 함께 팝업되는 문제를 복구했습니다.

  • 카메라의 원시 데이터를 로드함으로써 부팅된 가상 카메라에 대한 IP 주소를 수정하지 못하지만 IP 주소 설정 창이 나타나는 문제를 복구했습니다.

  • 뎁스 맵 분석기에서 좌하-우상 방향으로 선을 긋고 그려진 곡선은 좌상-우하 방향의 뎁스 변동을 반영하는 문제를 복구했습니다.

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