如何在 Zivid 标定对象上获取高质量数据
本教程介绍了如何获取手眼标定中的标定对象的高质量点云。这是使手眼标定算法发挥作用并达到所需精度的关键步骤。我们的目标是配置一种相机设置，无论标定对象位于 FOV 中的何处，都能提供高质量的点云。虽然本教程仅为 Zivid calibration board 提供了点云示例，但相同的原理可以应用于 ArUco 标记。
假设您已经指定了要捕获标定对象点云的机器人位姿。在下一篇文章中，您可以了解到如何选择合适的位姿进行手眼标定。
备注
使用 Zivid calibration board 进行标定时，请确保整块板（包括 ArUco 标记）在每个位姿下都是完全可见的。
备注
使用 ArUco 标记进行标定时，请确保每个位姿至少有一个标记完全可见。如果有更多的标记可见，可以预期获得更好的结果，但这不是必须的要求。
我们将讨论两种位姿："近端"位姿和"远端"位姿。 "近端"位姿是指相机和标定对象之间的成像距离最小的机器人位姿。在eye-in-hand系统中，这是机器人安装的相机最接近标定对象的位姿。在eye-to-hand系统中，则是机器人将标定对象放置在最靠近固定相机的机器人位姿。
|
|
Eye-in-hand robot pose for a close capture of Zivid calibration board |
Eye-to-hand robot pose for a close capture of Zivid calibration board |
"远端"位姿是指相机与标定对象之间成像距离最大的机器人位姿。在eye-in-hand系统中，是机器人上安装的相机距离棋盘格最远的机器人位姿。在eye-to-hand系统中，则是机器人将棋盘格放置在最远离固定相机的机器人位姿。
|
|
Eye-in-hand robot pose for a close capture of Zivid calibration board |
Eye-to-hand robot pose for the farthest capture of Zivid calibration board |
小技巧
如果您正在使用 Zivid 标定板进行标定，建议尝试使用 标定板预设设置 在最近和最远的位姿进行成像。如果您获得了良好的结果，则可以跳过本教程的其余部分并继续使用这些设置。请注意，这些预设设置不适用于 ArUco 标记。
预期结果如下图所示：
小技巧
如果您正在使用 ArUco 标记进行标定，建议尝试使用 ArUco 标记预设 在最近和最远的位姿进行成像。如果您获得了良好的结果，则可以跳过本教程的其余部分并继续使用这些设置。
获取用于手眼标定的优秀点云的分步过程如下。
可能的情况
在下面的教程中，我们将使用 SNR 图来检查黑白像素的信号质量。随着 SNR 值的增加，颜色指示器从红色变为深蓝色。下面，您将找到 SNR 范围以及您在本教程中可能遇到的所有可能情况。
|
|
|
|
|
The black areas are underexposed, and the quality of the white areas is not good. |
The quality of the black areas is not good and the white areas have a satisfactory quality. |
The quality of the black areas is satisfactory and the white areas have an optimal quality. |
The quality of the black areas is optimal and the white areas are overexposed. |
The black and white areas are overexposed. |
|
|
|
|
|
The black areas are underexposed, and the quality of the white areas is not good. |
The quality of the black areas is not good and the white areas have a satisfactory quality. |
The quality of the black areas is satisfactory and the white areas have an optimal quality. |
The quality of the black areas is optimal and the white areas are overexposed. |
The black and white areas are overexposed. |
基本设置
首先，我们将定义本教程的基本设置。
将机器人移至”近端”位姿
启动 Zivid Studio 并连接到相机
将 Vision Engine 设置为您在应用中使用的引擎；如果使用预设，请检查预设使用的 Vision Engine。
将 Sampling, Color 设置为 rgb。
将 Sampling, Pixel 设置为您在应用中使用的采样设置；如果使用预设，请检查预设使用的 Sampling 设置。
将 Exposure Time 设置为 10000μs（对于 50Hz 电网频率）或 8333μs（对于 60Hz 电网频率）
-
最小焦深（毫米）：最远工作距离 - 最近工作距离
最近工作距离（mm）：相机与标定对象之间的最近距离
最远工作距离（mm）：相机与标定对象之间的最远距离
可接受的模糊半径（像素）：1
将 Projector Brightness（投影仪亮度） 设置为最大值
将 Gain（增益） 设置为 1
将 Noise Filter（噪声过滤器） 设置为 5
将 Outlier Filter（离群值过滤器） 设置为 10
将 Reflection Filter（反射过滤器） 设置为 global
关闭所有其它过滤器并将所有其它设置保留为其默认值。
优化”近端”位姿的相机设置
对”近端”的白色区域进行微调（Acquisition 1）
在此阶段，请忽略黑色表面的区域，并专注于获取白色表面的良好数据。捕获并分析标定对象的白色区域。在对白色区域进行微调时，请使用以下图像作为示例。
|
|
The quality of the white areas is optimal, the black areas can be ignored (SNR map). |
The quality of the white areas is optimal, the black areas can be ignored (Depth map). |
|
|
The quality of the white areas is optimal, the black areas can be ignored (SNR map). |
The quality of the white areas is optimal, the black areas can be ignored (Depth map). |
图像曝光不足（白色像素太暗）
图像曝光过度（白色像素饱和）
-
减少曝光时间可能会导致点云上出现波浪现象，这是由于 环境光 （来自电网）的干扰。如果没有波浪现象，请继续减少曝光时间，直到获得白色区域的良好数据。
如果达到曝光时间限制，并且数据仍不够好或点云呈波浪状，请执行下一个选项。
此时，四个采集项之一（”Acquisition 1”）即调整完成。
对”近端”的黑色区域进行微调（Acquisition 2）
关闭"Acquisition 1"并克隆它。当前的"Acquisition 2"需要进行调整，以便在标定对象的黑色区域获得良好的数据。因此，预计白色区域会出现过度曝光的情况。以下图为例，由于白色像素曝光过度，我们没有棋盘格中白色部分的数据：
|
|
White pixels overexposed and good data on the black pixels (SNR map). |
White pixels overexposed and good data on the black pixels (Depth map). |
|
|
White pixels overexposed and good data on the black pixels (SNR map). |
White pixels overexposed and good data on the black pixels (Depth map). |
较暗的表面需要较高的曝光。
图像曝光不足（黑色像素太暗）
-
以 10000μs [50Hz] 或 8333μs [60Hz] 为增量增加曝光时间，直到标定对象的黑色区域获得良好数据。如果已达到限制，但数据还不够好，请按照下一个选项操作。
增加 Gain（增益）
优化”远端”位姿的相机设置
对”远端”的白色区域进行微调（Acquisition 3）
关闭"Acquisition 2"并克隆"Acquisition 1"。让我们再次忽略黑色区域，只关注白色区域。捕获并分析标定对象的白色区域。
图像曝光不足（白色像素太暗）
以 10000μs [50Hz] 或 8333μs [60Hz] 为增量增加曝光时间，直到标定对象的黑色区域获得良好数据。如果已达到限制，但数据还不够好，请按照下一个选项操作。
图像曝光过度（白色像素饱和）
-
减少曝光时间可能会导致点云上出现波浪现象，这是由于 环境光 （来自电网）的干扰。如果没有波浪现象，请继续减少曝光时间，直到获得白色区域的良好数据。
如果达到曝光时间限制，并且数据仍不够好或点云呈波浪状，请执行下一个选项。
对”远端”的黑色区域进行微调（Acquisition 4）
关闭”Acquisition 3”并克隆”Acquisition 2”。
当前的"Acquisition 4"需要进行调整，以便在标定对象的黑色区域获得良好的数据。因此，预计白色区域会出现过度曝光的情况。
较暗的表面需要较高的曝光。
图像曝光不足（黑色像素太暗）
-
以 10000μs [50Hz] 或 8333μs [60Hz] 为增量增加曝光时间，直到标定对象的黑色区域获得良好数据。如果已达到限制，但数据还不够好，请按照下一个选项操作。
增加 Gain（增益）
至此，四次采集的设置已配置完毕。现在只是缺少添加最终的过滤器设置。
优化过滤器
将 Gaussian Smoothing（高斯平滑） 设置为 5
将 Contrast Distortion, Removal （对比度失真、移除） 设置为 0.5
将 Gaussian Smoothing（高斯平滑） 设置为 5
保持 Contrast Distortion, Removal 为关闭状态。
现在您的点云应该类似于本教程顶部显示的 点云 。
备注
在大多数情况下，两次采集（一次针对"近端"位姿进行优化，另一次针对"远端"位姿进行优化）将在标定对象上提供高质量的数据。确定正确成像设置的另一个选项是使用Capture Assistant（捕获助手）。然而，它目前仅提供整个场景的最佳设置，而不是专门针对棋盘格。虽然捕获助手对于此目的仍然有效，但建议使用上述方法，因为它始终会产生良好的结果。
现在让我们看看如何实现 手眼标定的流程。