ハンドアイキャリブレーションについて

ここでの課題は、固定して取り付けられたカメラとグリッパーの付いたロボットの最終の関節位置との間の相対的な位置と方向を求めることです。ハンドアイキャリブレーションの目的は、検出された部品の X とY 座標をビジョン座標系（VCF）からロボット座標系（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+ 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。

../../_images/hand_eye_calibration_img.png — 図 313 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+ 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。