维护

现场标定

作为预防措施，我们建议每年进行一次或两次现场验证。通过监控抓取准确度或漏抓情况来检查抓取性能是否下降也是一个很好的办法。如果发现性能下降，您可以验证相机的尺寸准确度并在必要时进行校正。我们在之前的章节中提到过现场标定，如果您需要了解更多信息，请访问我们的 现场标定 页面。执行现场标定之后可能需要再次进行手眼标定，见下文。

手眼标定

如果抓取精度开始下降，除了现场验证和校正之外，可能还需要重新运行手眼标定。上一节简要介绍了手眼标定。相关的详细信息，请查看 手眼标定 页面。

手臂安装

小技巧

在场景中永久性地安装 Zivid calibration board 可以实现自动验证相机的尺寸准确度，并且无需停止生产。执行手眼标定也是如此，这项任务可以在不对工作站进行任何机械改动的情况下自动完成。

固定安装

小技巧

设计一个可以在机器人上快速安装和拆卸 Zivid calibration board 的系统是有价值的。虽然安装过程必须是手动进行的，但可以自动运行随后的现场验证和校正过程。手眼标定过程也可以实现自动化。

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。

色彩平衡

如果外部环境光发生了变化，您可能需要重新进行色彩平衡的调整。