로봇 반복 정확도 검사

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이 부분에서는 로봇 반복 정확도 검사를 수행하는 방법을 설명합니다.

EIH 설정에서 이미지 캡처 위치를 확인

이 기능은 EIH 시나리오에서 이미지-캡처 위치에서 로봇 반복성을 확인하는 데 사용됩니다. 피킹 과정에서 이미지-캡처 위치에서의 반복성이 좋지 않으면 외부 파라미터 정확도가 좋지 않습니다.

캘리브레이션 보드 포즈를 얻기 위한 프로젝트를 구축

  1. “카메라에서 이미지를 캡처하기” 스텝을 추가하기.

    새 프로젝트를 만들고 “카메라에서 이미지를 캡처하기” 스텝을 추가하거나 이미 열린 프로젝트의 스텝을 선택하십시오. 그런 다음 스텝 파라미터 패널에서 카메라 선택 버튼을 클릭하여 카메라를 선택하고 연결합니다.

  2. “캘리브레이션 보드 포즈 계산 및 카메라 내부 파라미터 검사” 스텝을 추가하기.

    “캘리브레이션 보드 포즈 계산 및 카메라 내부 파라미터 검사” 스텝을 추가하고 “카메라에서 이미지를 캡처하기” 스텝과 연결합니다.

  3. “출력” 스텝을 추가하기.

    "출력" 스텝을 추가하고 포트 유형 파라미터에서 "사전 정의(비전 결과)"를 선택한 다음 "캘리브레이션 보드 포즈 계산 및 카메라 내부 파라미터 검사" 스텝을 "출력" 스텝에 연결하여 계산된 캘리브레이션 보드 포즈를 출력하는 데 사용합니다.

    프로젝트가 구축되면 아래 그림과 같습니다.

    accuracy error analysis tool robot repeatability show project

  4. 프로젝트를 실행하고 결과를 확인합니다.

    프로젝트를 실행하고 하단의 로그 바에서 캘리브레이션 보드 포즈의 계산 결과를 확인합니다.

EIH(Eye-in-hand)를 통해 다양한 위치에서 캘리브레이션 보드의 이미지를 캡처하기

다양한 위치에서 캘리브레이션 보드의 이미지를 캡처하려면 로봇은 아래 그림과 같이 EIH(Eye-in-hand) 방식이어야 합니다.

accuracy error analysis tool robot repeatability capture board

  1. 첫 번째 사진을 찍을 때 로봇의 위치는 A 지점으로 기록되며, 이 지점에서 프로젝트가 실행되어 카메라 참조 좌표계에서 캘리브레이션 보드 포즈를 획득하고 기록합니다.

  2. 티치 펜던트를 사용하여 로봇 피킹 경로의 이미지 캡처 지점 옆에 있는 다른 위치로 로봇을 이동합니다. 또한 이동에 변환과 회전을 모두 포함하는 것이 좋습니다.

  3. 티치 펜던트를 사용하여 로봇을 A 지점으로 이동합니다. 그런 다음 캘리브레이션 보드 포즈를 얻어 기록합니다.

  4. 더 많은 캘리브레이션 보드 포즈를 얻고 기록하려면 2단계와 3단계를 반복합니다. 위 단계를 통해 얻은 포즈는 로봇의 반복성 정확도를 확인하는 데 사용됩니다.

포즈 데이터 추가 및 결과 평가

  1. +를 클릭하면 포즈 데이터를 추가할 수 있습니다.

  2. 오차 분석을 클릭하여 평가 결과를 확인합니다.

    오차가 큰 경우 정확도 요구 사항이 높은 위치 근처에 고정 웨이포인트를 추가해 보십시오. 예를 들어, 고정된 이미지 캡처 포인트나 픽 포인트 근처에 웨이포인트를 추가하면 로봇이 비교적 먼 곳에서 이 웨이포인트에 도달할 때 로봇 반복성 정확도가 낮아 발생하는 피킹 오차를 줄일 수 있습니다.

ETH 설정에서 픽 포인트 확인

이 기능은 ETH 시나리오의 고정 픽 포인트에서 로봇 반복성 장확도를 확인하는 데 사용됩니다. ETH 시나리오에서 로봇은 다른 웨이 포인트에서 고정 된 픽 포인트에 도달해야 하며 로봇 반복성이 좋지 않으면 피킹 오차가 발생할 수 있습니다.

캘리브레이션 보드 포즈를 얻기 위한 프로젝트를 구축

  1. “카메라에서 이미지를 캡처하기” 스텝을 추가하기.

    새 프로젝트를 만들고 “카메라에서 이미지를 캡처하기” 스텝을 추가하거나 이미 열린 프로젝트의 스텝을 선택하십시오. 그런 다음 스텝 파라미터 패널에서 카메라 선택 버튼을 클릭하여 카메라를 선택하고 연결합니다.

  2. “캘리브레이션 보드 포즈 계산 및 카메라 내부 파라미터 검사” 스텝을 추가하기.

    “캘리브레이션 보드 포즈 계산 및 카메라 내부 파라미터 검사” 스텝을 추가하고 “카메라에서 이미지를 캡처하기” 스텝과 연결합니다.

  3. “출력” 스텝을 추가하기.

    "출력" 스텝을 추가하고 포트 유형 파라미터에서 "사전 정의(비전 결과)"를 선택한 다음 "캘리브레이션 보드 포즈 계산 및 카메라 내부 파라미터 검사" 스텝을 "출력" 스텝에 연결하여 계산된 캘리브레이션 보드 포즈를 출력하는 데 사용합니다.

    프로젝트가 구축되면 아래 그림과 같습니다.

    accuracy error analysis tool robot repeatability show project

  4. 프로젝트를 실행하고 결과를 확인합니다.

    프로젝트를 실행하고 하단의 로그 바에서 캘리브레이션 보드 포즈의 계산 결과를 확인합니다.

ETH(Eye-to-hand)를 통해 다양한 포즈에서 고정된 픽 포인트로 이동하기

다양한 위치에서 고정된 픽 포인트에 도달할 때의 로봇의 정확도를 테스트하려면 로봇은 아래 그림과 같이 ETH(Eye-to-hand) 방식이어야 합니다.

accuracy error analysis tool robot repeatability move pick

  1. 로봇이 처음으로 피킹을 하는 위치를 A지점으로 기록하고, 그 지점에서 프로젝트를 실행합니다. 그런 다음 카메라 참조 좌표계에서 캘리브레이션 보드 포즈를 얻어 기록합니다.

  2. 티치 펜던트를 사용하여 로봇 피킹 경로의 이미지 캡처 지점 옆에 있는 다른 위치로 로봇을 이동합니다. 또한 이동에 변환과 회전을 모두 포함하는 것이 좋습니다.

  3. 티치 펜던트를 사용하여 로봇을 A 지점으로 이동합니다. 그런 다음 캘리브레이션 보드 포즈를 얻어 기록합니다.

  4. 더 많은 캘리브레이션 보드 포즈를 얻고 기록하려면 2단계와 3단계를 반복합니다. 위 단계를 통해 얻은 포즈는 로봇의 반복성 정확도를 확인하는 데 사용됩니다.

포즈 데이터 추가 및 결과 평가

  1. +를 클릭하면 여러 포즈 데이터 세트를 추가할 수 있습니다.

  2. 오차 분석을 클릭하여 평가 결과를 확인합니다.

    오차가 큰 경우 정확도 요구 사항이 높은 위치 근처에 고정 웨이포인트를 추가해 보십시오. 예를 들어, 고정된 이미지 캡처 포인트나 픽 포인트 근처에 웨이포인트를 추가하면 로봇이 비교적 먼 곳에서 이 웨이포인트에 도달할 때 로봇 반복성 정확도가 낮아 발생하는 피킹 오차를 줄일 수 있습니다.

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