ビジョンキャリブレーションを行うのは何ですか？
チェッカーボードの補正点は？
「画像の歪みを補正」 一度キャリブレーションを行うと、画像を取得する度に自動的に歪みが補正されます。
注釈
歪みとは何か、どのように補正されるのかについては、 歪み補正 を参照してください。
「関心領域ROI（Region of Interest）の定義」 ROI は、後に画像解析に使用するために画像内で残しておく領域のことです。これにより、画像解析に使用されない画像領域を除去します。
統合環境で画像の同じ部分が常に他のデバイス（ロボットや照明など）に隠されている場合、その部分は自動的に ROI（関心領域）から除外されます。
重要
このため、画像の望ましくない領域を確実に除去するために、自動運転時に得られる画像と同じような画像領域となるようにして、システム構築（カメラの設定）を行うようにしてください。
キャリブレーション結果を良くしようとして照明などを分解しないでください！レシピ編集時や自動運転中に画像解析エラーが発生する可能性があります。
図 148 では、ROIは、チェッカーボードを囲んでいる緑色の四角形です。
「ピクセルミリメートルやピクセルインチスケールの決定」 視野システムの座標の原点と向きは変わりません（ 図 230 ）。ビジョンキャリブレーション前のシステム座標は、X が 0 から3072 ピクセル、Y が 0 から2048 ピクセルです。キャリブレーション後のシステム座標は、０から画像の幅のミリ/インチ表示、０から画像の高さのミリ/インチ表示になります（ 表 23 ）。
表 23 ビジョンの座標変換 キャリブレーション前
キャリブレーション後
参照
X
Y
X
Y
ポイント１
0
0
0
0
ポイント２
3072px
0
幅
0
ポイント３
0
2048px
0
高さ
ポイント４
3072px
2048px
幅
高さ
図 230 ビジョンシステムの座標
歪み補正
ビジョンキャリブレーションの主な目的は、歪み補正です。
歪曲収差は単色光学収差の一つで、 固定の動作距離に対して画像内で倍率が変化することを意味します。歪んだチェッカーボードの画像は、直線ではなく曲線になります （図 231 の左のチェッカーボード）。
図 231 光歪み補正（左：キャリブレーション前、右：キャリブレーション後）
歪みは、情報を幾何学的に変位させるだけなので、技術的には画像に含まれる情報を減少させることはありません。 これは、画像から歪みを効果的に計算できるため、多くの情報を失うことなく補正することができることを意味します。
歪曲モデルは、歪曲された画像のチェッカーボードの線に適合するように、歪曲パラメータとカメラの内因性および外因性の特性のパラメータを探索することによって決定されます。モデルは、湾曲した線を再構成しようとします。これらのパラメータが見つかると、歪み補正変換を歪曲した画像に対して適用することができます。
注釈
歪み補正変換は、画像に適用される歪みパラメータに基づく数学的操作です。画像解析を行う前に、取得した各画像に適用されます。
図 148 は、歪み補正前（左）と補正後（右）のチェッカーボードの画像を示しています。検出されたチェッカーボードのコーナーは緑の十字で表されます。
RMS エラー
9. カメラの設定の結果 のステップでは、歪再構築の二乗平均平方根誤差（RMS）を提供します。これは，想定されるチェッカーボードと歪み再構築の結果として得られるチェッカーボードとの間の平均誤差です。再投影誤差がゼロに近いほど、見つかったパラメータの精度が高くなります。
重要
RMS 誤差が１より大きい場合は、補正が適用されません。
注釈
さらに、チェッカーボードは結果ステップ９で提示されたピクセル/ミリ、またはピクセル/インチのスケールを決定するために使用されます。
透視投影補正
ステップ７ でカメラの高さ（動作距離）を入力することにより、システムは透視投影を補正することができます。
図 232 左 は透視投影補正前、 右 は透視投影補正後、ピックポイントは黄色のターゲットで表示される
透視投影は、３Dシーンを２D画像に写す数学的なルールです。カメラのセンサーに光が垂直に当たることはないため（直交ではないため）、この投影により部品の上下表面に幾何学的なずれが生じます。上面は中心からより遠くに見え、下面とは位置がずれます。この影響は、部品がピッキングエリアの中心から離れているほど、また部品が高いほど（高さが大きいほど誤差が増す）顕著になります。この現象はピック座標のずれと精度低下の原因となります。
図 233 で示された状態では、透視投影エラーにより、カメラの視点から見ると、円柱の底面（右の円柱）に対して円柱の上面が右側にズレます。この Yの変動は、黄色の点（実際の位置）と赤色の点（ EYE+ XTD によって検出され、透視により位置がずれている位置）の間の距離 e によって引き起こされます。黄色の点は、カメラ平面（水平な黒い破線）に投影されたシリンダーの中心の補正された位置です。
図 233 円柱の視差補正（左：上から見た図、右：横から見た図）。 黄色の点 ：実際のピッキング位置； 赤色の点 ：視差補正を行わずに EYE+ XTD で検出した位置。
ヒント
カメラ面（黒色の点線）に投影された下側の平面（水平の黒線）の補正された画像をイメージしてみてください。画像はビジョンの円錐内に残るように R でリサイズされます。
図 234 下の平面（水平の黒線）を投影した、上から見たカメラ面（水平の黒点線）のビュー。投影はRの比率で補正されています。
EYE+ XTD は、ピッキングエリア上の部品の位置に応じて X 軸および Y 軸の座標にオフセットを加えることで、透視投影の影響を補正します。プレートの端にある部品ほど大きなオフセットが適用され、中央にある部品は小さなオフセットとなります。これらのオフセットを計算するために、システムは部品の高さとカメラからピッキングエリアまでの距離を知る必要があります。
注釈
カメラの設定を行うときには、透視投影補正は行われません。透視投影補正は、後にパーツの高さをシステムに提供して座標を計算する際に行われます。