维护

To keep picking accuracy from deteriorating over time, run infield verification periodically, and re-run hand-eye or robot calibration if verification or picking performance shows a problem.

Infield Correction（现场标定）

We advise running infield verification once or twice annually as a preventive measure. It is also good to monitor for picking accuracy or mispicks to check if picking performance deteriorates. Then, on such behavior, verify the camera for dimension trueness and correct for it if necessary. To read more about Infield correction, go to our Infield Correction（现场标定） page. Infield correction might require repeating the hand-eye calibration; see below.

手眼标定

If the picking accuracy starts to deteriorate, re-running hand-eye calibration might be necessary, in addition to infield verification and correction. For more details on hand-eye calibration, go to 手眼标定 page.

On-Arm Mounting

小技巧

在场景中永久安装 Zivid calibration board (7x8 30mm, 300x300mm) 可以将验证相机尺寸正确度作为一个自动化流程执行，而无需停止生产。执行手眼标定也是如此；这项工作可以自动完成，且无需对机器人单元进行任何机械改动。

Stationary Mounting

小技巧

在机器人法兰和夹具之间永久安装 ArUco 标记 可完全自动化执行手眼标定过程。其好处是无需停止生产即可执行手眼标定。

此外，拥有一个可以在机器人上快速安装和拆卸 Zivid calibration board (7x8 30mm, 300x300mm) 的系统也是有益的。这使得除了手眼标定过程外，还可以执行现场验证和标定过程。

机器人标定

我们假设现场验证给出了良好的结果，并且您已经按照预生产准备期间相同的方式进行了手眼标定。如果您的手眼标定输出的残差结果很差，或者如果残差结果很好但机器人定位精度不高，那么您的机器人可能存在某些问题。在这种情况下，我们建议联系您的机器人供应商以获取有关执行机器人运动学标定和机器人校正零点的更多信息。

固件更新

每个 Zivid SDK 版本都与特定的相机固件版本相匹配。每次升级 SDK 时，您都必须同时更新相机固件，以保持两者兼容。

有关更多详细信息，请参阅 固件升级。