Mech-Eye SDK 2.5.2 릴리스 노트
Mech-Eye SDK 2.5.2 버전 업데이트에서 추가된 기능, 개선사항 및 버그 수정을 안내드립니다.
Mech-Eye Viewer
예열 도구 제공
예열 도구가 새롭게 추가되었습니다. 이 도구를 사용하면 데이터를 수집하기 전에 장치를 미리 예열하여 더 높은 정확도의 데이터를 확보할 수 있습니다.
신규 파라미터 추가 : 민감도 모드
민감도 모드 파라미터가 새로 추가되었습니다. 이 파라미터는 레이저 라인의 미세한 변화에 대한 민감도를 설정합니다.
데이터 연속 저장 지원
데이터 저장 기능이 완전히 업그레이드되었습니다. 데이터를 한 번 수집한 후, 수동 저장을 선택하여 수집된 데이터를 로컬에 저장할 수 있습니다. 데이터를 연속 저장할 경우, 자동 저장을 선택하면 소프트웨어가 수집된 데이터를 매번 자동으로 저장합니다.
포인트 클라우드 ROI 설정 지원
포인트 클라우드 표시 화면에서 
을 클릭하면 포인트 클라우드 ROI 화면으로 이동합니다. 포인트 클라우드 ROI를 설정하면, 특정 영역의 포인트 클라우드를 확인할 수 있습니다.
가상 장치의 프로파일 모드 지원
가상 장치의 프로파일 모드에서 파라미터 보기를 지원합니다.
HDR 노출 설정 최적화
HDR 노출 설정 창에 비율 재정렬 버튼이 추가되었습니다. 이 버튼을 클릭하면 세 단계의 노출 시간이 순으로 자동 정렬됩니다.
클라이언트 간 파라미터 그룹 상태 동기화 최적화
다른 클라이언트에서 파라미터를 변경하거나 파라미터 그룹을 수정하면, 현재 클라이언트가 자동으로 동기화되어 모든 클라이언트의 작업 일관성을 보장합니다.
버그 수정
Mech-Eye SDK 2.5.2 버전에서는 다음과 같은 오류가 개선되었습니다.
-
장치를 연결한 후 데이터를 수집하기 전에 사용자 정의 좌표계로 전환했으나, 포인트 클라우드가 생성되지 않는 문제를 수정하였습니다.
-
대상 물체가 투명 물체이고 프로파일 모드일 경우, 추출점 선택 파라미터가 Nearest 또는 Farthest, 가장자리 선택 파라미터가 Top edge 또는 Bottom edge로 설정되어 있어도 생성된 윤곽선이 파라미터 설정과 일치하지 않는 문제를 수정하였습니다.
-
엔코더 및 입력 신호 뷰어에서 신호 수집 시간 파라미터 값이 시스템 언어 변경에 따라 변경되는 문제를 수정하였습니다.
-
데이터 획득 방식이 싱글프레임 모드이고 스캔 라인 수가 1로 설정된 경우, 데이터를 한 번 수집한 뒤 대상 물체를 변경하여 다시 수집하더라도 데이터가 갱신되지 않던 문제를 수정하였습니다.
-
데이터 표시 영역에서 이미지 크기를 조정하거나 이동한 후, 다른 데이터 유형 화면으로 전환한 뒤 다시 해당 이미지로 돌아오면 이전에 적용한 크기 조정과 위치 이동이 유지되지 않는 문제를 수정하였습니다.
-
LNX-8080-GL 또는 LNX-8300-GL을 사용하여 프로파일 모드에서 이미지를 캡처할 때 이미지 전체 화면에 이상한 줄무늬가 표시되는 문제를 수정하였습니다.
-
IPC가 오프라인 상태일 경우, 가상 장치에 연결할 수 없는 문제를 수정하였습니다.
-
우발적인 오류 : 마우스 왼쪽 버튼을 드래그하여 포인트 클라우드를 회전할 때, 회전 중심이 포인트 클라우드의 중심과 일치하지 않는 문제를 수정하였습니다.
Mech-Eye API
예열 샘플 프로그램 제공
아래와 같은 샘플 프로젝트가 새로 추가되어 장치 워밍업(예열)에 사용됩니다.
C, C++, C# |
WarmUp |
|---|---|
Python |
warm_up |
|
관련 샘플 프로그램은 GitHub에서 다운로드할 수 있습니다. 예제 프로그램의 사용 방법은 샘플 프로그램 사용 가이드 내용을 참조하세요. |
신규 파라미터 추가 : 민감도 모드
ExtractionSensitivityMode (민감도 모드) 파라미터가 추가되었습니다. 이 파라미터는 레이저 라인의 미세한 변화에 대한 민감도를 설정합니다.
광도 이미지 및 뎁스 맵 뒤집기
아래의 새로 추가된 메서드를 호출하면 뎁스 맵 및 광도 이미지를 X축 또는 Y축을 기준으로 뒤집을 수 있습니다.
-
C++
-
C#
-
Python
void mmind::eye::ProfileBatch::flip(bool flipX, bool flipY);void MMind.Eye.ProfileBatch.Flip(bool flipX, bool flipY);mecheye.profiler.ProfileBatch.flip(self, flipX: bool, flipY: bool) -> NoneNaN 값 및 음수 값 처리
뎁스 테이터에서 NaN 값과 음수 값을 자동으로 감지하고 처리하기 위한 신규 샘플 프로젝트가 추가되었습니다.
C, C++, C# |
HandleNanAndNegativeInDepth |
|---|---|
Python |
handle_nan_and_negative_in_depth |
|
관련 샘플 프로그램은 GitHub에서 다운로드할 수 있습니다. 예제 프로그램의 사용 방법은 샘플 프로그램 사용 가이드 내용을 참조하세요. |
멀티 레이저 프로파일러 캘리브레이션 – 포인트 클라우드 데이터 출력 지원
아래 신규 메서드를 호출하여 포인트 클라우드 데이터를 스티칭할 수 있습니다.
-
C++
-
C#
MultiProfilerStatus ProfilerCalibrationInterfaces::stitchPointCloud(const ProfilerImage& majorImage, const std::vector<ProfilerImage>& minorImages, int cloudStitchOption, int paramRefineOption, const std::vector<CalibResult>& calibResults, bool correctRingError = true, int normalEstimationKnn = -1, const std::optional<MultiStitchParams>& stitchParams = std::nullopt);MultiProfilerStatus ProfilerCalibrationInterfaces.StitchPointCloud(in ProfilerImage majorImage, in List<ProfilerImage> minorImages, int cloudStitchOption, int paramRefineOption, in List<CalibResult> calibResults, in MultiStitchParams stitchParams, bool correctRingError = true, int normalEstimationKnn = -1);
MultiProfilerErrorStatus ProfilerCalibrationInterfaces.StitchPointCloud(in ProfilerImage majorImage, in List<ProfilerImage> minorImages, in int cloudStitchOption, in int paramRefineOption, in List<CalibResult> calibResults, bool correctRingError = true, int normalEstimationKnn = -1);아래 신규 메서드를 호출하여 스티칭한 포인트 클라우드 데이터를 획득할 수 있습니다. 텍스처가 포함된 포인트 클라우드와 텍스처가 없는 포인트 클라우드를 획득 가능합니다.
-
C++
-
C#
MultiProfilerStatus ProfilerCalibrationInterfaces::getStitchedPointCloud(ProfileBatch::UntexturedPointCloud& pointCloud) const;
MultiProfilerStatus ProfilerCalibrationInterfaces::getStitchedPointCloud(ProfileBatch::TexturedPointCloud& pointCloud) const;MultiProfilerErrorStatus GetStitchedPointCloud(out ProfileUntexturedPointCloud pointCloud);
MultiProfilerErrorStatus GetStitchedPointCloud(out ProfileTexturedPointCloud pointCloud);포인트 클라우드 스티칭을 위해 아래 열거형(enum) 타입을 추가합니다.
|
포인트 클라우드 스티칭 방식 설정 |
|
스티칭 파라미터를 최적화할지 설정 |
신규 C# 샘플 프로젝트 : 멀티 레이저 프로파일러캘리브레이션
Csharp 샘플 프로젝트 MultipleProfilersCalibration이 새로 추가되었습니다. 이 샘플 프로젝트는 동일 대상 물체를 스캔하는 다중 레이저 프로파일러의 캘리브레이션을 지원하며, 캘리브레이션 결과, 오류, 스티칭 결과 및 스티칭된 뎁스 맵을 출력합니다. 특정 상황에 따라 사용자 정의 캘리브레이션 블록이 필요합니다. 자세한 내용은 캘리브레이션 블록 설계 및 가공 가이드를 참조하세요.
|
관련 샘플 프로그램은 GitHub에서 다운로드할 수 있습니다. 예제 프로그램의 사용 방법은 샘플 프로그램 사용 가이드 내용을 참조하세요. |
GenICam Interface
데이터 연속 획득 샘플 프로그램 제공
GenICam 샘플 프로그램 trigger_with_software_and_fixed_rate_nonstop이 추가되었습니다. 이 샘플 프로젝트를 사용하면 대상 물체를 연속으로 스캔할 수 있습니다. 데이터 획득이 트리거되면, 레이저 프로파일러는 대상 물체를 연속으로 스캔하고 고정 길이의 데이터 세그먼트를 반환합니다.
| HALCON 예제 프로그램 사용 가이드 내용을 참조하여 샘플 프로그램을 획득하고 사용 조건을 확인하세요. |
신규 파라미터 추가 : 민감도 모드
ExtractionSensitivityMode (민감도 모드) 파라미터가 추가되었습니다. 이 파라미터는 레이저 라인의 미세한 변화에 대한 민감도를 설정합니다.