Eye to Hand 장면의 수동 캘리브레이션(4축/5축 로봇-캘리브레이션 보드의 여러 랜덤 포즈)

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이 작업 가이드는 4축/5축 로봇과 2D 카메라가 Eye to Hand(ETH) 장면에서 수동 핸드-아이 캘리브레이션(캘리브레이션 보드의 여러 랜덤 포즈)을 수행하는 방법을 설명합니다.

전체 절차 소개

4축/5축 로봇이 Eye to Hand(ETH) 장면에서 수동 캘리브레이션을 수행하는 전체 절차는 아래 그림과 같습니다.

calibration process

  • 캘리브레이션 전 준비: 캘리브레이션 전 관련 준비 작업을 완료합니다.

  • 캘리브레이션 사전 구성: 로봇 모델, 카메라 설치 방식 등 캘리브레이션 전 사전 설정 항목을 선택합니다.

  • 캘리브레이션 시작: 일련의 작업 단계를 완료하여 캘리브레이션 결과를 획득합니다. 이 단계에는 비전 시스템과 로봇 간 통신을 구축하기 위한 로봇 측 작업이 포함됩니다.

  • 캘리브레이션 결과 검증: 획득한 캘리브레이션 결과가 요구사항을 충족하는지 검증합니다.

  • 캘리브레이션 결과 적용: 비전 프로젝트에서 새로운 캘리브레이션 파라미터 그룹을 사용합니다.

아래에서 위 절차를 설명합니다.

캘리브레이션 전 준비

핸드-아이 캘리브레이션을 시작하기 전에 다음 준비 작업을 완료해야 합니다.

카메라 설치 완료

카메라 설치 장을 참조하여 카메라 설치를 완료하십시오.

핸드-아이 캘리브레이션에는 Mech-Vision와 Mech-Viz 소프트웨어가 필요합니다. 해당 소프트웨어가 이미 설치되어 있고 최신 버전으로 업데이트되어 있는지 확인하십시오.

로봇 통신 구성 완료

로봇이 표준 인터페이스 방식으로 비전 시스템과 통신하는 경우, 로봇의 표준 인터페이스 통신 구성을 완료해야 합니다. 사용 중인 로봇 브랜드에 따라 표준 인터페이스 통신 장의 해당 로봇 “표준 인터페이스 통신 구성” 문서를 참조하십시오.

로봇이 주제어 방식으로 비전 시스템과 통신하는 경우, 로봇의 주제어 통신 구성을 완료해야 합니다. 사용 중인 로봇 브랜드에 따라 주제어 통신 장의 해당 로봇 “주제어 통신 구성” 문서를 참조하십시오.

캘리브레이션에 필요한 자재 준비

ETH 방식의 자동 캘리브레이션에는 캘리브레이션 보드 또는 표시물을 사용해야 합니다.

  • 캘리브레이션 보드를 사용하는 경우 다음 요구사항을 따르십시오.

    • 캘리브레이션 보드의 원형 특징이 선명하고, 눈에 띄는 긁힘이 없으며, 보드에 뚜렷한 휨이나 변형이 없어야 합니다.

    • ETH 장면에서는 먼저 캘리브레이션 보드 연결 부품을 로봇 말단 플랜지에 설치한 뒤, 그 위에 캘리브레이션 보드를 설치합니다. 보드가 견고하게 설치되고 카메라 시야 중심에 위치하며, 가능한 한 카메라가 있는 평면과 평행하고, 즉 캘리브레이션 보드가 카메라 좌표계 Z축에 가능한 한 수직이 되도록 하십시오.

      로봇 플랜지에 분리 불가능한 그리퍼가 장착되어 있는 경우, 캘리브레이션 보드를 그리퍼에 직접 고정할 수 있습니다.

  • 현장에서 캘리브레이션 보드를 사용하기 어렵다면(공간 제약 또는 설치 불가), 표시물을 사용할 수 있으며 다음 요구사항을 따르십시오.

    • 표시물에는 선명한 특징점이 있어야 하며, 특징점의 공간 분포는 가능한 한 균일해야 합니다.

캘리브레이션 보드 이미지 품질 확인

캘리브레이션 보드의 이미지 품질은 핸드-아이 캘리브레이션 결과의 정확도에 영향을 주므로 반드시 확인해야 합니다. 절차 중에도 확인 단계가 포함되어 있지만, 미리 점검하면 시간을 절약할 수 있습니다.

  1. 캘리브레이션 보드를 카메라 시야 내 작업 평면 중앙에 수평으로 놓습니다.

  2. 2D 카메라 관리 도구에서 카메라를 연결하고 카메라 파라미터를 조정하여, 2D 이미지에서 캘리브레이션 보드의 전체 밝기가 너무 어둡거나 너무 밝지 않고 밝기가 고르며 각 캘리브레이션 원이 선명하게 보이도록 합니다.

    현장의 조명이 복잡한 경우 차광 또는 보광을 통해 환경광이 2D 이미지에 미치는 영향을 줄이는 것이 좋습니다.
    정상 과노출 저노출

    calibration normal1

    calibration overexposure

    calibration underexposure

캘리브레이션 전 점검 작업 완료

캘리브레이션 전 점검 작업을 참조하여 다음 항목을 확인하십시오.

  • 로봇 베이스가 견고하게 설치되었는지 확인.

  • 카메라 브라켓 및 카메라가 견고하게 설치되었는지 확인.

  • 로봇 절대 정확도가 사용 요구를 충족하는지 확인.

  • 로봇 모델 파라미터 정확성 검증.

  • 카메라에 왜곡이 없거나 왜곡 캘리브레이션이 완료되었는지 확인.

  • 카메라 예열이 완료되었는지 확인.

  • 캘리브레이션 보드 또는 표시물이 로봇 말단에 견고하게 설치되었는지 확인합니다(ETH).

캘리브레이션 사전 구성

  1. Mech-Vision 소프트웨어를 열고 메뉴 바에서 카메라 도우미  2D 카메라 캘리브레이션  핸드-아이 캘리브레이션을 차례대로 선택합니다. 캘리브레이션 사전 구성 창이 표시됩니다.

  2. 캘리브레이션 전 점검 작업을 완료했는지 확인한 후 점검 확인 버튼을 클릭하고, 이어서 다음 버튼을 클릭합니다.

  3. 캘리브레이션 방식 선택 창에서 새 캘리브레이션 시작 라디오 버튼을 선택한 뒤 다음 버튼을 클릭합니다.

  4. 캘리브레이션 작업 선택 창의 드롭다운 목록에서 기타 로봇의 핸드-아이 캘리브레이션을 선택하고, 필요에 따라 로봇 오일러 각 유형 파라미터를 지정한 다음 로봇 좌표계 유형을 선택하고 다음 버튼을 클릭합니다.

  5. 캘리브레이션에 사용할 로봇 유형 선택 창에서 로봇 유형에 따라 6축 로봇 라디오 버튼을 선택한 뒤 다음 버튼을 클릭합니다.

  6. 카메라 설치 방식 선택 창에서 Eye to hand 라디오 버튼을 선택한 뒤 다음 버튼을 클릭합니다.

  7. 데이터 수집 방식 선택 창에서 캘리브레이션 보드의 여러 랜덤 포즈 라디오 버튼을 선택하고 캘리브레이션 시작 버튼을 클릭합니다. 캘리브레이션(Eye to Hand) 창이 표시됩니다.

이로써 캘리브레이션 사전 구성이 완료되며, 정식 캘리브레이션 절차로 들어갑니다.

캘리브레이션 시작

카메라 연결

  1. 카메라를 연결합니다.

    카메라 연결 단계에서 드롭다운 목록을 통해 연결된 카메라를 선택할 수 있습니다.

    목록에 선택 가능한 카메라가 없으면 2D 카메라 관리 버튼을 클릭하여 2D 카메라 관리 도구에서 카메라 연결을 완료한 후, 다시 이 화면으로 돌아와 해당 카메라를 선택하십시오.

  2. 카메라가 정상적으로 이미지를 획득할 수 있는지 확인합니다.

    카메라를 연결한 후 연속 캡처 또는 한번 캡처 버튼을 클릭하면 오른쪽 이미지 보기 패널에서 획득한 이미지를 확인할 수 있습니다.

    이미지를 획득할 때는 캘리브레이션 보드의 전체 밝기가 너무 어둡거나 너무 밝지 않고, 밝기가 고르며, 각 캘리브레이션 원이 선명하게 보이도록 해야 합니다. 이미지 품질이 기준에 맞지 않으면 노출 시간과 게인을 조정해 개선하십시오.

  3. 왜곡 캘리브레이션 결과를 로드합니다.

    이미지 왜곡을 제거하여 후속 핸드-아이 캘리브레이션이 더 정확한 이미지 좌표를 기반으로 계산되도록 하려면, 해당 카메라의 왜곡 캘리브레이션 결과를 로드해야 합니다. 도구는 이 결과를 기반으로 획득한 이미지를 보정한 뒤 후속 캘리브레이션 작업을 수행합니다.

    카메라에 왜곡이 없다고 이미 확신하는 경우 이 작업은 생략할 수 있습니다.

카메라 연결이 완료되고 이미지 품질에 문제가 없음을 확인한 후, 하단 바에서 다음 버튼을 클릭합니다.

캘리브레이션 방식 선택

도구는 캘리브레이션 보드 사용과 특징점 사용의 두 가지 캘리브레이션 방식을 제공합니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다.

캘리브레이션 보드 사용

이 방식은 높은 캘리브레이션 정확도가 요구되고 적절한 표시물이 없는 장면에 적합합니다.

  1. “캘리브레이션 방식” 드롭다운에서 캘리브레이션 보드 사용을 선택합니다.

  2. 캘리브레이션 보드의 표기에 따라 “표준 캘리브레이션 보드 모델” 드롭다운에서 사용 중인 보드 모델을 선택합니다.

특징점 사용

이 방식은 현장에서 캘리브레이션 보드를 사용하기 어렵거나(공간 제약 또는 설치 불가), 표시물에 이미 사용할 수 있는 특징점이 있는 경우에 적합합니다.

피킹 대상 물체의 가장자리가 선명하고 완전 대칭이 아니라면, 해당 대상 물체를 표시물로 사용할 수 있습니다.

도구는 2D 매칭과 프로젝트를 통해 획득의 두 가지 특징점 캘리브레이션 방식을 제공합니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다.

특징점 인식 방식 설명 작업

2D 매칭

템플릿 매칭 방식으로 이미지에서 특징점을 인식합니다.

규칙적이고 매칭이 쉬운 특징점 장면에 적합합니다.

  1. 템플릿을 선택합니다.

    2D 매칭 템플릿 편집기에서 템플릿을 생성한 후 이곳에서 선택합니다.

  2. 매칭 관련 파라미터를 설정합니다.

    • 에지 극성 민감도: 매칭 시 에지 그레이스케일 변화 방향이 템플릿과 일치해야 하는지(예: 밝음에서 어두움, 어두움에서 밝음)를 제어합니다.

      튜닝 권장 사항:

      • 대상 물체와 배경의 대비가 안정적이고 조명 변화가 작은 경우(예: 고정 광원 + 고정 설치 위치)에는 이 파라미터를 활성화하면 오매칭을 줄일 수 있습니다.

      • 현장에서 반사가 심하거나 조명 변동이 크고, 대상 물체의 밝고 어두움이 뒤바뀔 가능성이 있는 경우에는 이 파라미터를 끄는 것이 매칭 강건성 향상에 유리합니다.

      • 먼저 이 파라미터를 활성화해 테스트하고, “위치는 맞는데 가끔 매칭 실패”가 발생하면 비활성화 후 다시 테스트하십시오.

    • 최소 매칭 점수: 매칭 결과의 유효성을 판단하는 기준이며, 이 임계값보다 낮은 결과는 필터링됩니다.

      튜닝 권장 사항:

      • 임계값이 너무 높으면 오검출은 줄일 수 있지만 누검출이 발생할 수 있습니다(특히 이미지 노이즈가 크거나 대상 물체의 에지가 선명하지 않은 경우).

      • 임계값이 너무 낮으면 검출률은 높아질 수 있으나 오검출이 증가할 수 있습니다.

      • “먼저 높게, 그다음 낮게” 원칙으로 조정하는 것이 좋습니다. 먼저 높은 임계값으로 결과 신뢰성을 확보한 뒤, 검출률과 안정성의 균형점까지 점차 낮추십시오.

전형적인 장면:

  • 대상 물체의 형상이 규칙적이고 배경이 깨끗한 경우에는 높은 매칭 점수를 사용해 위치 결정 안정성을 높이는 것이 좋습니다.

  • 대상 물체 표면에 마모, 오염 또는 에지 결손이 있는 경우에는 부분 결함으로 인한 매칭 실패를 방지하기 위해 매칭 점수를 적절히 낮추는 것이 좋습니다.

프로젝트를 통해 획득

기존 비전 프로젝트의 처리 절차를 통해 특징점을 획득합니다.

점 생성, 직선 생성 등 다양한 이미지 처리 방법을 사용해 유연하게 특징점을 얻어야 하는 장면에 적합합니다.

  1. 현재 솔루션의 비전 프로젝트를 선택합니다.

  2. 프로젝트에서 특징점을 출력하는 스텝을 선택합니다.

특징점 및 포즈 획득

  1. 특징점 및 포즈 획득 단계에서 로봇을 서로 다른 캘리브레이션 포인트로 이동시킨 뒤 이미지 추가 및 플랜지 포즈 기록 버튼을 클릭합니다.

    로봇을 서로 다른 캘리브레이션 포인트로 이동한 후, 로봇 프로그램에서 각 포인트의 포즈를 각각 기록해 두면 재캘리브레이션 시 바로 호출할 수 있어 편리합니다.

  2. 팝업 창에 로봇 플랜지 포즈를 입력합니다.

    티치 펜던트에 표시되는 포즈에 따라 로봇 플랜지 포즈를 입력해야 합니다.

    • UR 로봇을 사용하는 경우 자세는 “회전 벡터”로 표시해야 합니다.

    • “오일러 각”으로 자세를 표시하는 경우:

      • 다른 브랜드의 로봇을 사용하는 경우 해당 브랜드 로봇에 맞는 오일러 각 유형을 선택해야 합니다.

      • 이미 적응 완료된 로봇을 사용하는 경우 소프트웨어가 올바른 오일러 각 유형을 자동 선택하므로 수동 설정이 필요하지 않습니다.

    로컬에 파일(.txt 또는 .xlsx)을 새로 만들어 입력한 로봇 플랜지 포즈를 저장해 두면 재캘리브레이션 시 다시 입력하기 편리합니다.

  3. 위 단계를 반복하여 추가한 캘리브레이션 포인트가 데이터 요구를 충족할 때까지 진행한 후, 하단 바에서 다음 버튼을 클릭합니다.

외부 파라미터 계산

  1. 외부 파라미터 계산 단계에서 외부 파라미터 계산 및 결과 보기 영역의 외부 파라미터 계산 버튼을 클릭합니다.

  2. 팝업되는 캘리브레이션 성공 대화상자에서 확인 버튼을 클릭하면, 아래 메시지 상자에서 캘리브레이션 결과를 확인할 수 있습니다.

  3. 외부 파라미터 계산 단계 하단 바에서 저장 버튼을 클릭하면, 메시지 상자에 “캘리브레이션 파일 저장 성공”이 표시되고, 결과는 자동으로 솔루션의 “calibration” 폴더에 저장됩니다.

캘리브레이션 결과 검증

캘리브레이션 결과를 얻은 후에는 시험 피킹을 통해 결과의 정확성을 검증하고, 실제 응용 요구를 충족하는지 확인해야 합니다.

  1. 캘리브레이션 결과를 저장합니다.

    외부 파라미터 계산 단계의 하단 바에서 저장 버튼을 클릭하면, 메시지 상자에 “캘리브레이션 파일 저장 성공”이 표시되고 결과가 자동으로 솔루션의 “calibration” 폴더에 저장됩니다.

  2. 시험 피킹용 대상 물체를 준비합니다.

    • 실제 응용과 동일한 유형의 대상 물체를 여러 개 준비합니다.

    • 대상 물체를 카메라 시야 내에 배치하되, 위치가 시야의 서로 다른 영역(예: 중앙, 네 모서리 등)에 분포하도록 하여 캘리브레이션 정확도를 전면적으로 검증합니다.

  3. 대상 물체 인식 프로젝트와 시험 피킹 프로젝트를 준비합니다.

    • 2D 스마트 카메라 스텝에서 캘리브레이션 활성화 기능이 이미 켜져 있고, 드롭다운에서 저장된 캘리브레이션 결과가 선택되었는지 확인합니다.

    • 실제 응용 요구에 따라 픽 포인트, 그리퍼 유형 등을 설정합니다.

  4. 대상 물체 인식 프로젝트와 시험 피킹 프로젝트를 실행합니다.

    로봇이 대상 물체를 정확하게 픽할 수 있는지 관찰하고, 다음 지표를 점검합니다.

    • 피킹 성공률: 로봇은 안정적으로 픽해야 하며, 성공률은 95% 이상이어야 합니다.

    • 피킹 위치 정확도: 로봇의 픽 위치가 캘리브레이션 보드 캘리브레이션 당시의 상대 위치와 일치하는지 확인합니다. 한 방향으로 계속 치우치는 시스템 오차가 있다면 캘리브레이션 결과에 오차가 있음을 의미합니다.

  5. 시험 피킹 결과에 따라 캘리브레이션 유효성을 판단합니다.

    • 검증 성공: 시험 피킹 결과가 응용 요구를 충족하면 캘리브레이션 결과가 유효하며, 해당 캘리브레이션 파라미터 그룹을 계속 사용할 수 있습니다.

    • 검증 실패: 시험 피킹에서 위치 또는 자세 편차가 뚜렷하다면 캘리브레이션 정확도가 요구를 충족하지 못한다는 뜻입니다. 이 경우 다음을 권장합니다.

      • 캘리브레이션 전 준비 작업이 충분히 완료되었는지 확인합니다. 예를 들어 카메라 왜곡 유무, 특징점 인식 정확도 등을 점검합니다.

      • 구체적인 편차 방향과 크기에 따라 회전 캘리브레이션 횟수 증가, 평행 이동 범위 확대 등 캘리브레이션 파라미터를 조정한 후 재캘리브레이션이 필요한지 검토합니다.

캘리브레이션 결과 적용

외부 파라미터 검증이 완료되면 캘리브레이션 결과를 적용할 수 있습니다.

2D 스마트 카메라 스텝을 선택하고, 스텝 파라미터 패널에서 캘리브레이션 활성화 기능을 켠 다음 드롭다운에서 저장된 캘리브레이션 결과를 선택하면, 이후 비전 처리 및 피킹에 해당 결과를 적용할 수 있습니다.

이로써 캘리브레이션 절차가 완료됩니다.

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