카메라로 포인트 클라우드를 캡처하여 포인트 클라우드 모델을 생성하고 빈을 구성하기

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이 워크플로에서는 카메라로 획득한 포인트 클라우드를 사용하여 포인트 클라우드 모델을 직접 생성하고 대상 물체를 만들 수 있습니다.

이 워크플로를 선택하기 전에 현재 프로젝트에 "카메라에서 이미지를 캡처하기" 스텝이 포함되어 있고 카메라가 연결되어 있거나 가상 모드가 활성화되어 있는지 확인하십시오.

대상 물체 편집기 메인 화면에서 빈 유형 대상 물체 아래 선택을 클릭하고, '대상 물체 추가' 창에서 대상 물체 이름, 생성 방식(카메라로 포인트 클라우드 획득) 및 대상 물체 치수를 설정한 후 확인을 클릭하면 구성 프로세스로 들어갈 수 있습니다. 구성 프로세스는 아래 그림과 같습니다.

overview
  1. 포인트 클라우드 획득: 현재 프로젝트를 사용하여 포인트 클라우드를 획득합니다. 그런 다음 파라미터를 조정하고 3D ROI를 설정하여 포인트 클라우드 모델을 생성합니다.

  2. 빈 구성: 포인트 클라우드 모델을 편집하고, 포인트 클라우드 모델과 빈 모델을 정렬하여 후속 매칭 과정 및 Mech-Viz에서 사용할 수 있도록 합니다.

아래 부분은 구성 프로세스에 대해 소개하겠습니다.

포인트 클라우드 획득

포인트 클라우드 모델을 생성하기 위해 먼저 포인트 클라우드를 획득해야 합니다.

프로젝트 정보 설정

포인트 클라우드를 획득하려면 "카메라에서 이미지를 캡처하기" 스텝을 사용해야 합니다. 솔루션에 여러 프로젝트가 있는 경우 '카메라에서 이미지를 캡처하기' 스텝이 여러 개 포함될 수 있으니 실제 필요에 따라 선택하십시오. 포인트 클라우드 획득 버튼을 클릭하면 시각화 영역에서 포인트 클라우드 획득 결과를 볼 수 있습니다.

주의할 점은, 카메라 FOV가 전체 빈을 커버할 수 없을 때, 빈의 중요한 부위가 카메라 FOV 내에 위치하도록 우선 보장해야 한다는 점입니다.

이미지 캡처 위치 로봇 플랜지 포즈 기록

카메라 설치 방식이 EIH인 경우 현재 포즈 획득 버튼을 클릭하여 포인트 클라우드 획득 시의 로봇 플랜지 포즈를 획득할 수 있습니다. 주의:

  • 이 포즈는 TCP 포즈가 아니라 로봇 플랜지 포즈입니다.

  • 이 포즈는 이미지 캡처 포인트에 해당하는 로봇 플랜지 포즈입니다.

  • 수치를 세심하게 확인하여 오류를 방지하십시오.

사전 처리 파라미터 조정

간섭 포인트 클라우드를 제거하고 이후 스텝의 처리 속도를 향상시키기 위해, 포인트 클라우드에 대한 사전 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 각 파라미터에 관한 구체적인 설명은 사전 처리 파라미터에 관한 설명을 참조할 수 있습니다.

프로젝트에 ’3D 빈 인식’ 스텝이 있는 경우, ‘3D 빈 인식’ 스텝의 파라미터 사용 옵션을 활성화하면 ‘3D 빈 인식’ 스텝의 파라미터 값은 이곳에 동기화하면, 3D 매칭의 정확도를 더욱 향상시킬 수 있습니다.

ROI와 배경 설정

시나리오에서 관련 없는 포인트 클라우드를 신속하게 제거하고 빈 포인트 클라우드를 추출하기 위해 ‘3D ROI를 사용하여 관련 없는 포인트 클라우드 제거’ 기능을 활성화한 후 빈에 ROI를 설정할 수 있습니다.

이로써 포인트 클라우드 획득이 완료되었습니다.다음을 클릭하여 빈을 구성할 수 있습니다.

빈 구성

포인트 클라우드 모델을 생성한 후에는 포인트 클라우드 모델을 편집하고, 포인트 클라우드 모델과 빈 모델을 정렬하여 후속 매칭 과정 및 Mech-Viz에서 사용할 수 있도록 합니다.

빈 모델 치수 설정

후속 Mech-Viz 에서 빈 모델을 원활하게 사용할 수 있도록 빈 모델에 길이, 너비, 높이, 두께 등 치수를 설정해야 합니다.

로봇의 안전한 작동을 보장하기 위해 필요한 경우 모델 치수를 적절히 늘려 충분한 안전 여유를 확보해야 합니다.

포인트 클라우드 모델과 빈 모델 정렬

포인트 클라우드 모델과 빈 모델 정렬 기능은 포인트 클라우드 모델과 빈 모델의 중심점을 정렬하여 두 모델 간의 공간적 위치 일관성을 보장하는 데 사용됩니다.

카메라로 캡처된 빈 포인트 클라우드에 누락이 있거나 빈 모델의 실제 치수와 차이가 있을 경우, 포인트 클라우드 모델과 빈 모델 간에 오프셋이 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 포인트 클라우드 모델과 물체 모델 자동 정렬 버튼을 클릭하여 툴은 현재 데이터를 기반으로 포인트 클라우드 모델과 빈 모델을 자동으로 정렬하여 두 모델 간의 위치 관계가 올바르게 유지되도록 합니다.

이로써 빈 구성이 완료되었습니다. 저장 버튼을 클릭하여 대상 물체를 솔루션 폴더 \resource\workobject_library 경로에 저장할 수 있고 후속 3D 매칭 관련 스텝에서 사용할 수 있습니다.

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