ハンドアイキャリブレーションについて

問題は、固定されたカメラとロボットグリッパーの最終関節との相対的な位置と姿勢を求めることです。ハンドアイキャリブレーションの目的は、ビジョン座標系（VCF）で検出された部品の X と Y 座標をロボット座標系（RCF）に変換することです。

ハンドアイキャリブレーション後、 EYE+ XTD は画像取得後にロボット座標（ロボット座標系内）を直接送信することができるようになります。

図 237 ハンドアイキャリブレーションの表示は、 RCF ：赤色の座標系； VCF ：青色の座標系。

どのように解決する？

数学的には、アフィン変換の形をしています。

\[X_r = A X_C + B\]

ここで、 \(X_r\) はロボット座標系における \((x,y)\) の座標であり、 \(X_c\) はカメラ座標系における \((x,y)\) の座標である変換行列 \(A\) と \(B\) は，ハンドアイキャリブレーションから推論されます。これらによって、ロボット座標系内の座標は、ビジョンシステム内の座標から推測することができます。

重要

２つの座標系の高さの違いは、 EYE+ XTD では処理されません。ハンドアイキャリブレーションでは、 \((x,y)\) の位置の座標変換のみを行っています。ロボットは、自分の座標系とプレートの間の高さの違いや、プレートと部品の高さの違いをハンドアイキャリブレーションとは別に検知していなければなりません。

キャリブレーション精度

ステップ６で表示されるキャリブレーション精度は、４点の再投影誤差の二乗平均平方根です。再投影は、ビジョン座標系に投影された４点のロボット座標系の逆変換です。

キャリブレーション精度の値が小さければ小さいほど、キャリブレーションは良好です。