EIH 외부 파라미터 오차 분석

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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 연결해 테스트해야 할 외부 파라미터 그룹을 선택합니다.

  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. “포즈 전환” 스텝을 추가하기.

    “포즈 전환” 스텝을 추가하고 "CameraToRobot" 전환 방법을 선택합니다. “캘리브레이션 보드 포즈 계산 및 카메라 내부 파라미터 검사” 스텝을 이 스텝과 연결합니다.

    겐트리 로봇을 사용하는 경우, “포즈 변환” 스텝을 “포즈 변환(겐트리)”로 바꿔야 합니다.

  4. “출력” 스텝을 추가하기.

    "출력" 스텝을 추가하고 포트 유형 파라미터에서 "사전 정의(비전 결과)"를 선택한 다음 "포즈 변환"의 출력 포트를 "출력" 스텝에 연결하여 계산된 캘리브레이션 보드 포즈를 출력하는 데 사용합니다.

    프로젝트가 구축되면 아래 그림과 같습니다.

    accuracy error analysis tool extrinsic parameters eih show project

  5. 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

EIH(Eye-in-hand)를 통해 작업 공간의 다양한 위치로 이동(이동에 변환과 회전을 모두 포함하는 것이 좋음)합니다. 카메라는 프로젝트가 실행된 후 이미지를 캡처한 다음 캘리브레이션 보드의 포즈 데이터를 기록하고 EIH 외부 파라미터 오차를 분석하는 데 사용합니다.

accuracy error analysis tool extrinsic parameters eih move capture

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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