Hand-Eye Calibration
Introduction
핸드-아이 칼리브레이션은 카메라(“눈”)가 보는 것과 로봇 팔(“손”)이 움직이는 위치를 연결하는 데 사용됩니다.
Eye-in-hand 캘리브레이션
로봇에 장착된 카메라의 상대적인 위치와 방향을 로봇의 엔드 이펙터에 대해 결정하는 과정입니다. 일반적으로 로봇 팔을 다양한 위치와 방향으로 두고 형상이 알려진 정지된 물체의 이미지를 여러 장 촬영함으로써 수행됩니다.
Eye-to-hand 보정
로봇의 기준 좌표계에 대한 고정 장착 카메라의 위치와 방향을 결정하는 과정입니다. 일반적으로 형상이 알려진 물체를 로봇의 그리퍼에 놓고, 다양한 위치와 방향에서 해당 물체의 이미지를 연속적으로 촬영하는 방식으로 이루어집니다.
기사 및 튜토리얼
어디서부터 시작해야 할까요?
학습
-
이 과정에서는 Zivid 핸드-아이 캘리브레이션 소프트웨어의 세부적인 사용법을 다루지 않고 핸드-아이 캘리브레이션의 개념과 이론을 설명합니다. 이미 이론적 배경을 이해하고 Zivid 소프트웨어를 사용하여 핸드-아이 캘리브레이션을 수행하는 실질적인 방법을 알고 싶다면 다음 튜토리얼로 넘어가십시오.
Doing
-
Zivid Hand-Eye 캘리브레이션 객체 옵션에 대한 설명과 정확한 캘리브레이션을 위한 캘리브레이션 객체 선택 및 준비 방법에 대한 조언을 제공합니다.
-
이 문서에서는 보정 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 Zivid 도구 및 코드 샘플에 대한 개요를 제공하고 사용 사례에 가장 적합한 도구를 선택하는 데 도움을 줍니다.
핸드-아이 캘리브레이션을 위한 좋은 데이터셋을 얻는 방법
로봇과 카메라를 준비하고 고품질 포인트 클라우드 및 로봇 자세 데이터를 수집하여 만족스러운 핸드-아이 캘리브레이션 결과를 얻는 과정을 설명하고 관련 팁을 제공합니다.
핸드-아이 캘리브레이션에 대한 주의 사항 및 권장 사항
캘리브레이션 과정에서 흔히 발생하는 문제점, 모범 사례 및 오류를 방지하고 만족스러운 결과를 얻기 위한 권장 사항을 철저하게 다룹니다.
-
이 문서에서는 계산된 핸드-아이 변환의 정확성을 확인하는 데 사용할 수 있는 다양한 방법을 다루고 설명하며, 최적의 검증 방법을 권장합니다.
-
핸드-아이 칼리브레이션 보정이 실패하거나 결과가 만족스럽지 않을 경우 문제를 진단하고 해결하는 방법에 대한 지침입니다.
-
이 문서에서는 로봇 공학 응용 분야에서 계산된 핸드-아이 변환을 적용하여 물체 집기 등의 로봇 안내 작업에 필요한 자세를 계산하는 방법을 설명합니다.
Version History
SDK |
Changes |
|---|---|
2.18.0 |
Improved ArUco marker detection. |
2.16.0 |
더 작은 Zivid calibration board ZVDA-CB02 (5x6 20 mm) 에 대한 지원이 추가되었습니다. |
2.15.0 |
Hand-eye GUI가 추가되었습니다. |
2.13.0 |
ArUco 마커에 대한 지원이 추가되었습니다. |
2.6.0 |
Blooming - Bright Spots in the Point Cloud 에 관련하여 체커보드 감지의 견고성 향상 . |
2.4.0 |
핸드-아이 칼리브레이션은 정확도를 개선하기 위해 업데이트 되었습니다. 회전 잔차를 약간 증가시키면서 병진 잔차를 약 50(%) 개선하였습니다. |
2.3.0 |
체커보드 감지의 견고성이 향상되었습니다. |
2.2.0 |
Zivid 공식 Calibration board의 새로운 라인에 대한 지원이 추가되었으며, 그 첫 번째는 ZVDA-CB01 (7x8 30 mm) 입니다. |
2.0.0 |
Hand-eye API가 |
1.6.0 |
Hand-eye 칼리브레이션 API가 추가되었습니다. |