피킹 정확도에 관한 소개

하드웨어 문제: 렌즈, 센서 또는 기타 구성 요소의 문제 등 카메라 자체에 결함이 있거나 손상되었을 수 있습니다.

환경 변화: 조명 조건, 온도, 습도 등 환경 요인의 변화는 카메라 성능에 영향을 미쳐 카메라 온도 드리프트 등 절대 정확도 지표가 저하될 수 있습니다.

기계적 변형: 카메라나 장착 프레임의 기계적 구조가 변형되거나 헐거워지면 카메라 위치가 불안정해져서 절대 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다.

단일점의 Z방향 반복 정밀도(1σ): 단일한 점의 Z 값에 대해 100번 측정한 후의 1배 표준 편차. Z 방향에서 단일 픽셀의 정확도를 평가하는 데 사용됩니다.

구역의 Z방향 반복 정밀도(1σ): 뎁스 맵에서두 구역의 Z값 평균값에 대해 100번 측정한 후의 1배 표준 편차. 구역의 Z방향 반복 정밀도(1σ)는 Z 방향에서 피팅된 평면의 정확도를 평가하는 데 사용됩니다.

작업 거리: 거리가 클수록 반복 정밀도는 더 빨리 감소합니다.

하드웨어 문제: 렌즈, 센서 또는 기타 구성 요소의 문제 등 카메라 자체에 결함이 있거나 손상되었을 수 있습니다.

환경 변화: 조명 조건, 온도, 습도 등 환경 요인의 변화는 카메라 성능에 영향을 미쳐 카메라 온도 드리프트 등 반복 정밀도 지표가 저하될 수 있습니다.

기계적 변형: 카메라나 장착 프레임의 기계적 구조가 변형되거나 헐거워지면 카메라 위치가 불안정해져서 반복 정밀도에 영향을 미칠 수 있습니다.

카메라 내부 부속품의 응력 변형, 손실 또는 노화.

온도, 습도와 압력 등 외부 환경의 변화.

워밍업 온도 드리프트(Warm-up Drift)는 콜드 부트 프로세스 중 3D 카메라의 온도 변화로 인해 발생하는 포인트 클라우드 드리프트를 의미합니다.

환경 열 온도 드리프트(Environmental Thermal Drift)는 온도, 습도와 같은 환경 조건의 변화로 인해 발생하는 포인트 클라우드 드리프트를 의미합니다.

예열: 부정확한 피킹 문제를 줄이기 위해 핸드-아이 캘리브레이션, 카메라 내부 파라미터 캘리브레이션, 내부 파라미터 보정 또는 기타 보상 파라미터 수정 시 카메라를 예열해야 합니다. 다음 방법 중 하나로 카메라를 예열할 수 있습니다.

애플리케이션 실행 환경의 온도, 습도 및 압력의 상대적인 안정성을 보장해야 합니다.

“시스템 드리프트 자체 보정” 시스템 배치: 카메라 온도 드리프트 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 3D 비전 시스템의 신뢰성과 작동 안정성을 보장할 수 있습니다.

로봇의 반복 정밀도는 정해진 위치를 로봇이 반복해서 도달할 때, 정해진 그 위치 값에 얼마의 오차를 가지며 도달하느냐를 알려주는 수치입니다.

로봇의 절대 정확도는 로봇이 공간의 한 지점에 도달할 때 목표 위치로부터의 편차를 나타냅니다. 설정된 직선 거리와 실제 이동 거리의 차이를 측정하는 것은 로봇의 절대 정확도를 결정하는 대략적인 방법입니다.

로봇 영점 손실.

TCP 정확도 오차.

불안정한 로봇 설치 방식.

핸드-아이 캘리브레이션에 잘못된 로봇 포즈가 사용되어 캘리브레이션 결과에 큰 오차가 나타나하거나 캘리브레이션이 실패될 가능성이 있습니다.

비전 시스템에서 로봇에게 틀린 비전 결과를 출력할 가능성이 있습니다.

비전 시스템은 로봇에 잘못된 웨이포인트를 출력하여 부정확한 피킹, 피킹 실패 또는 다른 시나리오 물체와의 충돌을 초래할 가능성이 있습니다.

카메라로 캡처한 2D 이미지의 품질: 캡처한 2D 이미지가 너무 밝거나 어두우면 딥 러닝 추론 효과에 직접적인 영향을 미칩니다. 보통 2D 노출 파라미터를 조정함으로써 이런 문제를 해결할 수 있습니다. 하지만 환경광이 상대적으로 강한 조명 조건에서는 이미지 품질을 향상시키기 위해 음영 조치를 취해야 합니다.

딥러닝 모델의 효과: 훈련을 통해 얻은 딥 러닝 모델의 효과는 딥 러닝 추론 효과에 직접적인 영향을 미칩니다. 선명하고 고품질의 이미지 및 특징을 잘 반영하는 데이터 세트를 사용하여 모델을 훈련시키는 것은 딥 러닝 모델의 효과를 향상시킬 수 있습니다.

딥 러닝 파라미터 설정: 올바른 파라미터 설정은 인스턴스 세그먼테이션의 정확성에 매우 중요한 영향을 미칩니다. 이러한 파라미터를 파인튜닝(fine-tuning)하면 다양한 시나리오에 따라 모델 성능을 조정하여 최고의 딥 러닝 추론 결과를 얻을 수 있습니다. 시스템 실행 과정 속의 변화 사항에 적응하기 위해 파라미터 설정을 정기적으로 검사하고 업데이트하는 것이 좋습니다.

포인트 클라우드 품질: 포인트 클라우드의 품질이 좋지 않으면 생성되는 포인트 클라우드 모델과 시나리오 포인트 클라우드의 품질에 직접적인 영향을 미치므로 3D 매칭의 정확도가 떨어집니다.

포인트 클라우드 모델과 픽 포인트의 정확도: 표면 모델과 에지 모델은 서로 다른 매칭 정확도를 제공합니다. 표면 모델을 사용하면 매칭의 정확도가 높아지지만, 인식 속도가 느려집니다. 모델을 만들 때 드래그 방법과 티칭 방법을 사용하여 픽 포인트를 추가할 수 있으며 티칭 방법으로 추가된 픽 포인트는 더욱 높은 정확도를 가집니다. 따라서 높은 정확도가 요구되거나 공작물 배치 방향이 상대적으로 일관되고 로봇 TCP 오차를 평가하기 어려운 시나리오에서는 티칭을 통해 픽 포인트를 추가하여 정확도를 높이는 것이 좋습니다.

매칭 알고리즘 설정: 부적절한 매칭 알고리즘 설정은 매칭 효과와 반복 정밀도에 악영향을 끼칠 수 있습니다. 정확한 매칭을 보장하려면(특히 복잡한 시나리오와 공작물 유형을 전환해야 하는 경우) 매칭 알고리즘을 올바르게 선택하고 설정해야 합니다. 또한, 실제 요구 사항을 충족하고 매칭 효과와 시스템 안정성을 향상시키기 위해 적절한 시기에 매칭 알고리즘 파라미터를 조정해야 합니다.

종합적인 고려 부족: 포즈 조정 전략을 설계할 때, 작업물의 다양한 위치 변화가 발생할 가능성과 상황 차이에 대한 종합적인 고려가 부족한 경우가 있습니다. 종합적인 고려가 부족한 상황에서 만든 조정 전략은 특정 시나리오에 대한 적응력이 부족할 수 있습니다.

환경 변화에 대한 업데이트 지연: 레이아웃 변경, 장비 교체, 작업물 배치 변경 등으로 인해 작업 환경이 변경될 수 있습니다. 포즈 조정 전략은 이러한 변경 사항을 반영하도록 즉시 업데이트되지 않으면, 전략이 비효과적이고 새로운 작업 시나리오에 정확하게 적응할 수 없게 될 수 있습니다.

유연성 부족: 일부 포즈 조정 전략은 너무 엄격하게 경직되어 작업물 위치의 다양성을 수용할 수 있는 유연성이 부족할 수 있습니다. 유연성이 부족한 포즈 조정 전략은 쉽게 오차를 초해할 수 있습니다.

포인트 클라우드 처리: 조명 환경, 공작물의 재료 특성, 주변 물체의 반사 특성은 공작물 포인트 클라우드의 효과에 큰 영향을 미칩니다. 포인트 클라우드 처리의 견고성을 높이려면 다양한 조명 조건과 물체 표면 특성을 종합적으로 고려하고 조정하여 반복 정밀도 오차를 줄여야 합니다.

하드웨어: 카메라 하드웨어에 대한 온도의 영향은 카메라의 내부 파라미터 및 외부 파라미터와 포즈 변환의 정확성에 영향을 미칩니다. 따라서 온도 변화를 관리하고 내부/외부 파라미터를 적절한 시기에 조정하는 것은 시스템 안정성을 확보하는 중요한 기반입니다.

비전 인식 방안 선택: 인스턴스 세그먼테이션 사용 여부, 매칭 알고리즘 선택, 매칭 파라미터 설정, 픽 포인트 설정은 모두 시스템의 안정성에 직접적인 영향을 미칩니다. 특별한 작업 시나리오에 적합한 비전 인식 방안을 합리적으로 선택하고 매칭 파라미터를 최적화하는 것은 시스템이 다양한 작업 상황에 더 잘 대처하는 데 도움이 됩니다.

논리 판단 및 문제 예방: 논리적 판단과 문제 예방의 결합도 중요합니다. 잘못된 논리적 판단이나 문제 예방 기능은 시스템이 비정상적인 상황을 부적절하게 처리하게 하여 전반적인 안정성에 영향을 줄 수 있습니다.