캘리브레이션 관련 개념

로봇과 비전 시스템 간의 통신 모드를 말합니다. Mech-Mind Robotics 비전 시스템은 표준 인터페이스, Adapter 및 마스터 컨트롤의 세 가지 통신 모드를 제공합니다. 자세한 내용은 통신 개요(영어 버전)를 참조하십시오.

작업 셀에서의 카메라 설치 방식을 가리킵니다. 일반적인 설치 방식은 Eye to hand(ETH)및 Eye in hand(EIH)입니다. 또한 카메라의 시야를 확장하고 포인트 클라우드의 품질을 향상시키기 위해 프로젝트는 두 대의 카메라를 설치할 수도 있으며 Eye to Eye라고 합니다.

캘리브레이션 이미지와 포즈를 캡처하는 과정의 자동화 여부에 따라 캘리브레이션 방식은 자동 캘리브레이션과 수동 캘리브레이션으로 구분됩니다. 수동 캘리브레이션 작업은 비교적 복잡하므로 자동 캘리브레이션 방식을 사용하는 것이 좋습니다.

캘리브레이션 시 로봇을 연결하면 Mech-Vision이 자동으로 캘리브레이션 경로를 계획하고 계획된 경로에 따라 이동하도록 로봇을 제어하고 캘리브레이션 이미지 및 포즈 캡처를 완료합니다.

캘리브레이션 시 로봇을 연결하지 않고 사용자는 수동으로 로봇을 제어하고 본인이 계획한 경로에 따라 이동하거나 캘리브레이션 원을 터치하며 수동으로 로봇의 포즈를 입력하고 캘리브레이션 이미지 캡처를 트리거해야 합니다.

캘리브레이션 데이터를 수집하는 방법을 말합니다. Mech-Vision은 두 가지 캘리브레이션 데이터 수집 방법(여러 무작위 캘리브레이션 보드 포즈 및 TCP 끝단점 터치)을 지원합니다.

로봇이 소프트웨어에 의해 자동으로 생성된 웨이포인트 또는 수동으로 계획된 웨이포인트를 순차적으로 지나가도록 하고 각 웨이포인트에서 캘리브레이션 보드의 이미지를 캡처하고 캘리브레이션 원을 인식하고 로봇 플랜지의 포즈를 캡처하고 최종적으로 캘리브레이션 포인트의 열을 형성하여 캘리브레이션 보드, 카메라 및 로봇 간의 관계를 구성합니다. 이 방법은 과정이 간단하고 캘리브레이션 정확도가 높습니다. 이 방법은 6축 또는 4축 로봇에 사용하는 것을 권장합니다.

3점법으로 캘리브레이션 보드의 포즈를 확인한 후 캘리브레이션 보드와 카메라 및 로봇 간의 관계를 구성합니다. 이 방법은 로봇의 활동 공간이 제한되어 있고 캘리브레이션 보드를 설치할 수 없는 상황에 적합합니다. 이 방법은 5축 또는 기타 로봇에 사용하는 것을 권장합니다.

카메라 내부 파라미터는 렌즈 초점 거리, 왜곡 등 카메라 내부의 기본 파라미터입니다. 일반적으로 카메라가 출고될 때 내부 파라미터가 캘리브레이션 완료된 상태로 카메라 내부에 저장되어 있습니다.

카메라 외부 파라미터는 로봇과 카메라 간의 포즈 변환 관계(즉, 핸드-아이 관계이므로 로봇 핸드-아이 캘리브레이션을 카메라 외부 파라미터 캘리브레이션이라고도 함)를 나타냅니다. 로봇과 카메라의 상대적인 포즈는 다양한 사용 시나리오에서 고정적이지 않으며 카메라와 로봇 간의 핸드-아이 관계는 작업 현장에서 캘리브레이션해야 합니다.

캘리브레이션 과정에서 카메라가 캘리브레이션 보드의 이미지를 캡처할 때 로봇의 포즈를 말합니다. “여러 무작위 캘리브레이션 보드 포즈” 방식을 사용하여 캘리브레이션 데이터를 수집하는 경우 캘리브레이션 포인트는 캘리브레이션 경로의 웨이포인트입니다. TCP 끝단점 터치 방법을 사용하여 캘리브레이션 데이터를 수집할 때 캘리브레이션 보드에서 세 개의 비동일선 캘리브레이션 원의 중심을 터치한 후 캘리브레이션 보드의 이미지를 한 번 캡처하면 됩니다.

캘리브레이션 보드의 원형 특징점을 나타냅니다. 캘리브레이션 시 소프트웨어는 캡처한 캘리브레이션 보드 이미지(2D 맵 및 뎁스 맵)에서 캘리브레이션 원 중심의 픽셀 좌표와 원 중심이 카메라 좌표계에서의 좌표를 계산합니다. 그다음 수집된 캘리브레이션 원 데이터를 기반으로 카메라 외부 파라미터를 계산합니다.