Maintenance
Infield Correction
예방 조치로 1년에 1~2회 Infield Verification을 실행하는 것이 좋습니다. 피킹의 정확성이나 미스피킹을 모니터링하여 피킹 성능이 저하되지 않는지 확인하는 것도 좋습니다. 그런 다음 이러한 동작에서 카메라의 Dimension Trueness를 확인하고 필요한 경우 수정합니다. Infield Verification은 이전 섹션에서 언급했습니다. 자세한 내용을 보려면 Infield Correction 페이지로 이동하세요. Infield Correction을 한다면 Hand-Eye Calibration을 반복해야 할 수 있습니다. 아래를 참조하십시오.
Hand-Eye Calibration
피킹 정확도가 떨어지기 시작하면 Infield Verification 및 Correction 외에도 Hand-Eye Calibration을 다시 실행해야 할 수 있습니다. Hand-Eye Calibration은 이전 섹션에서 간략하게 설명했습니다. 자세한 내용은 Hand-Eye Calibration 페이지를 참조하세요.
팁
작업 환경에 Zivid calibration board 를 영구적으로 장착하면 생산을 중단하지 않고 자동 절차로 카메라 Dimension Trueness를 확인할 수 있습니다. Hand-Eye Calibration을 수행할 때도 마찬가지입니다. 셀에 기계적인 변경 없이 자동으로 수행할 수 있습니다.
팁
로봇에 Zivid calibration board 를 빠르게 장착 및 분리할 수 있는 시스템을 개발하는 것은 가치가 있습니다. 마운팅 과정은 수작업으로 진행되어야 하지만, 뒤따르는 Infield Verification 및 Correction 과정은 자동화가 가능합니다. Hand-Eye Calibration 프로세스도 자동화할 수 있습니다.
Robot Calibration
Infield Verification이 좋은 결과를 제공하고 사전 제작 준비에서와 같은 방식으로 Hand-Eye Calibration을 수행했다고 가정해 보겠습니다. 잘못된 Hand-Eye Calibration 잔차를 얻거나 잔차가 양호하지만 로봇 포지셔닝 정확도가 좋지 않은 경우 로봇에 문제가 있을 수 있습니다. 이 경우 로봇 운동 보정 및 로봇 마스터링/영점 조정 수행에 대한 자세한 내용은 로봇 공급업체에 문의하는 것이 좋습니다.
Color Balance
외부 주변 조명이 변화한 경우 색상 균형을 다시 조정할 수 있습니다.