KR20140113538A - 부정확한 캘리브레이션 타겟을 사용하는 머신 비전 시스템 캘리브레이션 - Google Patents

부정확한 캘리브레이션 타겟을 사용하는 머신 비전 시스템 캘리브레이션 Download PDF

Info

Publication number
KR20140113538A
KR20140113538A KR1020140030322A KR20140030322A KR20140113538A KR 20140113538 A KR20140113538 A KR 20140113538A KR 1020140030322 A KR1020140030322 A KR 1020140030322A KR 20140030322 A KR20140030322 A KR 20140030322A KR 20140113538 A KR20140113538 A KR 20140113538A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
calibration
length unit
rendering device
calibration target
ratio
Prior art date
Application number
KR1020140030322A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101690965B1 (ko
Inventor
강 리우
데이비드 리
레이 왕
Original Assignee
코그넥스코오포레이션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 코그넥스코오포레이션 filed Critical 코그넥스코오포레이션
Publication of KR20140113538A publication Critical patent/KR20140113538A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101690965B1 publication Critical patent/KR101690965B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/80Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N17/00Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
    • H04N17/002Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for television cameras
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30204Marker
    • G06T2207/30208Marker matrix

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)

Abstract

머신 비전 시스템을 캘리브레이팅하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품을 포함하는 방법, 시스템 및 장치가 설명된다. 시스템은 하나 이상의 카메라, 모션 렌더링 디바이스 및 캘리브레이션 모듈을 포함한다. 캘리브레이션 모듈은 하나 이상의 카메라의 제 1 카메라로부터, 복수의 캘리브레이션 특징부를 제공하는 캘리브레이션 패턴을 포함하는 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상을 취득하고, 복수의 화상으로부터 복수의 캘리브레이션 특징부의 캘리브레이션 특징부를 추출하고, 여기서 복수의 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 캘리브레이션 타겟과 연계된 캘리브레이션 타겟 길이 유닛에 있고, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스와 연계된 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비를 결정하고, 비에 기초하여 제 1 카메라를 위한 제 1 캘리브레이션을 제공하도록 구성된다.

Description

부정확한 캘리브레이션 타겟을 사용하는 머신 비전 시스템 캘리브레이션 {MACHINE VISION SYSTEM CALIBRATION USING INACCURATE CALIBRATION TARGETS}
본 발명의 기술은 일반적으로 머신 비전 시스템(machine vision system)에 관한 것으로서, 더 구체적으로는 머신 비전 시스템 캘리브레이팅(calibrating)에 관한 것이다.
머신 비전 시스템에서, 하나 이상의 카메라가 촬상된 장면(imaged scene) 내의 물체 또는 표면 상에 비전 시스템 프로세스를 수행하는데 사용될 수 있다. 이들 프로세스는 검사, 기호의 디코딩, 정렬 및/또는 다양한 다른 작업을 포함할 수 있다. 몇몇 용례에서, 머신 비전 시스템은 촬상된 장면 내에 배치되거나 이를 통해 통과하는 편평한 작업편을 검사하는데 사용될 수 있다. 상기 장면은 하나 이상의 버전 시스템 카메라에 의해 촬상될 수 있다. 카메라에 의해 캡처된 화상(image)은 머신 비전 시스템에 의해 프로세싱되어 특징부의 실제 위치, 포즈(pose) 등과 같은 촬상된 장면 내의 특징에 대한 정보를 결정할 수 있다. 몇몇 용례에서, 카메라는 머신 비전 시스템이 증가된 정확도 및 신뢰성을 갖고 비전 작업을 수행하게 하도록 캘리브레이팅될 수 있다.
캘리브레이션 타겟이 카메라를 캘리브레이팅하는데 사용될 수 있다. 캘리브레이션 타겟은 정확하게 공지된(예를 들어, 제조 프로세스의 결과로서) 또는 측정 가능한 치수 특성을 갖는 임의의 물체일 수 있다. 예를 들어, 캘리브레이션 플레이트가 캘리브레이션 타겟으로서 사용될 수 있다. 캘리브레이션 플레이트는 그 표면 상에서 가시화된 특유한 패턴을 갖는 편평한 물체일 수 있다. 특유한 패턴은 머신 비전 시스템 또는 사용자가 카메라에 의해 취득된 캘리브레이션 플레이트의 화상 내의 가시적 특징부를 용이하게 식별할 수 있도록 레이아웃될 수 있다. 몇몇 예시적인 패턴은 도트 그리드(dot grid), 라인 그리드(line grid), 허니컴 패턴(honeycomb pattern), 정사각형의 바둑판(checkerboard), 삼각형의 바둑판 등을 포함하지만 이에 제한되지 않는다. 캘리브레이션 패턴은 통상적으로 고도로 국부화 가능한 특징부를 포함한다. 특징부의 국부화시의 정확도의 레벨은 캘리브레이션의 정확도에 영향을 미칠 수 있다. 원(도트 또는 구멍)은 그리드 또는 바둑판 패턴보다 덜 정확할 수 있다. 각각의 가시적 특징부의 특성은 디자인 내에 암시적으로 규정된 기준 위치 및/또는 좌표계에 대한 위치 및/또는 배향과 같은 플레이트의 디자인으로부터 공지된다. 디자인 내에 존재하는 특징부는 캘리브레이션 특징부를 포함할 수 있다. 캘리브레이션 특징부는 그 특성이 즉시 측정될 수 있고(예를 들어, 특징부의 위치, 크기, 컬러 등), 공칭 디자인에 의한 그 의도된 특성이 공지되어 있는 캘리브레이션 플레이트의 디자인 내의 개별 특징부일 수 있다. 예를 들어, 몇몇 가능한 캘리브레이션 특징부 위치는 바둑판 패턴 타일의 코너 또는 중심 또는 도트 그리드 내의 도트의 중심 또는 라인 그리드 내의 라인 교차점을 포함한다. 캘리브레이션 플레이트 디자인은 반복 패턴으로 배열된 대다수의 캘리브레이션 특징부를 포함할 수 있다. 더 기본적으로, 캘리브레이션 특징부는 취득된 화상으로부터 즉시 추출될 수 있고 공지의 특성을 제공할 수 있다. 몇몇 용례에서, 공지의 치수 특성은 머신 비전 시스템을 캘리브레이팅하는데 사용된다.
몇몇 통상의 시스템에서, 캘리브레이션 타겟은 특정 특성을 갖는다. 예를 들어, 캘리브레이션 타겟은 통상적으로 치수적으로 안정하고 강성이다. 캘리브레이션 플레이트는 다양한 재료로부터 제조될 수 있다. 몇몇 용례에서, 캘리브레이션 플레이트는 글래스로부터 제조될 수 있다(예를 들어, 크롬-온-글래스 제조에 의해). 글래스 캘리브레이션 플레이트는 머신 비전 시스템 캘리브레이션을 위해 유리할 수 있는 특성을 갖는다. 예를 들어, 글래스 캘리브레이션 플레이트의 치수는 온도 및 습도의 변화에 따라 상당히 변하지는 않는다(예를 들어, 치수적으로 안정함). 그러나, 글래스 캘리브레이션 플레이트는 통상적으로 고가이다. 몇몇 용례에서, 캘리브레이션 플레이트는 Dupont에 의해 제조되는 MYLAR 폴리에스테르 필름과 같은, 2축-배향된 폴리에틸렌 테레프탈레이트(BoPET)로부터 제조될 수 있다. BoPET 캘리브레이션 플레이트는 통상적으로 글래스 캘리브레이션 플레이트보다 적게 비용이 들지만, BoPET 캘리브레이션 플레이트의 치수는 온도 및/또는 습도의 변화에 따라 변할 수 있다(예를 들어, 1/10 퍼센트 초과만큼). 유사하게, 몇몇 금속 캘리브레이션 플레이트(예를 들어, 알루미늄 또는 강철 플레이트로 제조된 캘리브레이션 타겟)는 치수적으로 안정하지 않다(예를 들어, 이러한 캘리브레이션 플레이트는 상당한 열팽창을 겪을 수 있음). 페이퍼 또는 BoPET 캘리브레이션 플레이트는 치수적으로 안정하지 않다. 부가적으로, 페이퍼 및 BoPET 캘리브레이션 플레이트는 강성 지지 기판에 부착되지 않으면 강성이 아니다.
따라서, 캘리브레이션 정확도를 감소시킬 수 있는 이들 저가의 재료에 통상적인 변형을 자동으로 고려하면서 더 저가의 재료(BoBET와 같은)로부터 제조된 캘리브레이션 타겟을 사용하는 것이 가능한 것이 요구된다.
일 양태에서, 시스템은 하나 이상의 카메라를 포함할 수 있다. 시스템은 모션 렌더링 디바이스를 포함할 수 있다. 시스템은 하나 이상의 카메라의 제 1 카메라로부터, 복수의 캘리브레이션 특징부를 제공하는 캘리브레이션 패턴을 포함하는 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상을 취득하고, 복수의 화상으로부터 복수의 캘리브레이션 특징부의 하나 이상의 캘리브레이션 특징부를 추출하고, 여기서 복수의 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 캘리브레이션 타겟과 연계된 캘리브레이션 타겟 길이 유닛에 있고, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스와 연계된 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비를 결정하고, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 제 1 카메라를 위한 제 1 캘리브레이션을 제공하도록 구성되는 캘리브레이션 모듈을 포함할 수 있다.
다른 양태에서, 적어도 하나의 카메라를 캘리브레이팅하는 컴퓨터-구현 방법은, 제 1 카메라에 의해, 복수의 캘리브레이션 특징부를 제공하는 캘리브레이션 패턴을 포함하는 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상을 취득하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 머신 비전 시스템에 의해, 복수의 화상으로부터 복수의 캘리브레이션 특징부의 하나 이상의 캘리브레이션 특징부를 추출하는 단계를 포함할 수 있고, 복수의 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 캘리브레이션 타겟과 연계된 캘리브레이션 타겟 길이 유닛에 있다. 방법은 머신 비전 시스템에 의해, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스와 연계된 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 머신 비전 시스템에 의해, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 제 1 카메라를 위한 제 1 캘리브레이션을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 양태에서, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 내에 탠저블하게(tangibly) 구체화된 컴퓨터 프로그램 제품은 머신 비전 시스템이, 복수의 캘리브레이션 특징부를 제공하는 캘리브레이션 패턴을 포함하는 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상을 제 1 카메라로부터 취득하게 하고, 복수의 화상으로부터 복수의 캘리브레이션 특징부의 하나 이상의 캘리브레이션 특징부를 추출하게 하고, 여기서 복수의 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 캘리브레이션 타겟과 연계된 캘리브레이션 타겟 길이 유닛에 있고, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스와 연계된 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비를 결정하게 하고, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 제 1 카메라를 위한 제 1 캘리브레이션을 제공하게 하도록 동작 가능한 명령을 포함한다.
몇몇 실시예에서, 캘리브레이션 모듈은 하나 이상의 카메라의 제 2 카메라로부터, 캘리브레이션 타겟의 제 2 복수의 화상을 취득하고, 제 2 복수의 화상으로부터 복수의 캘리브레이션 특징부의 제 2 하나 이상의 캘리브레이션 특징부를 추출하고, 여기서 제 2 복수의 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 캘리브레이션 타겟과 연계된 캘리브레이션 타겟 길이 유닛에 있고, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 제 2 카메라를 위한 제 2 캘리브레이션을 제공하도록 더 구성된다.
몇몇 실시예에서, 모션 렌더링 디바이스는 병진 성분과 회전 성분 중 적어도 하나를 포함하는 모션 내에서 캘리브레이션 타겟과 제 1 카메라 중 하나를 이동시키도록 구성되고, 모션은 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 내에 있고, 캘리브레이션 모듈은 모션 전에 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상의 제 1 화상 및 모션 후에 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상의 제 2 화상을 취득하도록 구성된다.
몇몇 실시예에서, 캘리브레이션 모듈은 제 1 테스트비에 기초하여 제 1 카메라를 위한 제 1 테스트 캘리브레이션을 결정하고, 제 1 테스트 캘리브레이션을 위한 제 1 잔류 오차를 결정하고, 제 2 테스트비에 기초하여 제 1 카메라를 위한 제 2 테스트 캘리브레이션을 결정하고, 제 2 테스트 캘리브레이션을 위한 제 2 잔류 오차를 결정하고, 제 1 잔류 오차가 제 2 잔류 오차보다 작으면, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비가 제 1 테스트비라고 결정하고, 그렇지 않으면 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비가 제 2 테스트비라고 결정하고, 제 1 잔류 오차가 제 2 잔류 오차보다 작으면, 제 1 테스트 캘리브레이션을 제 1 캘리브레이션으로서 제공하고, 그렇지 않으면 제 2 테스트 캘리브레이션을 제 1 캘리브레이션으로서 제공하도록 더 구성된다.
몇몇 실시예에서, 캘리브레이션 모듈은 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 제 1 카메라를 위한 제 1 캘리브레이션을 계산하기 위해 손-눈 캘리브레이션을 수행하도록 더 구성된다.
몇몇 실시예에서, 방법은 하나 이상의 카메라의 제 2 카메라에 의해, 캘리브레이션 타겟의 제 2 복수의 화상을 취득하는 단계, 머신 비전 시스템에 의해, 제 2 복수의 화상으로부터 복수의 캘리브레이션 특징부의 제 2 하나 이상의 캘리브레이션 특징부를 추출하는 단계로서, 제 2 복수의 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 캘리브레이션 타겟과 연계된 캘리브레이션 타겟 길이 유닛에 있는, 제 2 하나 이상의 캘리브레이션 특징부 추출 단계, 및 머신 비전 시스템에 의해, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 제 2 카메라를 위한 제 2 캘리브레이션을 제공하는 단계를 포함한다.
몇몇 실시예에서, 방법은 모션 렌더링 디바이스에 의해, 병진 성분과 회전 성분 중 적어도 하나를 포함하는 모션 내에서 캘리브레이션 타겟과 제 1 카메라 중 하나를 이동시키는 단계로서, 모션은 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 내에 있는 이동 단계, 및 제 1 카메라에 의해, 모션 전에 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상의 제 1 화상 및 모션 후에 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상의 제 2 화상을 취득하는 단계를 포함한다.
몇몇 실시예에서, 방법은 머신 비전 시스템에 의해, 제 1 테스트비에 기초하여 제 1 카메라를 위한 제 1 테스트 캘리브레이션을 결정하는 단계, 머신 비전 시스템에 의해, 제 1 테스트 캘리브레이션을 위한 제 1 잔류 오차를 결정하는 단계, 머신 비전 시스템에 의해, 제 2 테스트비에 기초하여 제 1 카메라를 위한 제 2 테스트 캘리브레이션을 결정하는 단계, 머신 비전 시스템에 의해, 제 2 테스트 캘리브레이션을 위한 제 2 잔류 오차를 결정하는 단계, 머신 비전 시스템에 의해, 제 1 잔류 오차가 제 2 잔류 오차보다 작으면, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비가 제 1 테스트비라고 결정하고, 그렇지 않으면 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비가 제 2 테스트비라고 결정하는 단계, 및 머신 비전 시스템에 의해, 제 1 잔류 오차가 제 2 잔류 오차보다 작으면, 제 1 테스트 캘리브레이션을 제 1 캘리브레이션으로서 제공하고, 그렇지 않으면 제 2 테스트 캘리브레이션을 제 1 캘리브레이션으로서 제공하는 단계를 더 포함한다.
몇몇 실시예에서, 방법은 머신 비전 시스템에 의해, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 제 1 카메라를 위한 제 1 캘리브레이션을 계산하기 위해 손-눈 캘리브레이션을 수행하는 단계를 더 포함한다.
몇몇 실시예에서, 컴퓨터 프로그램 제품은 머신 비전 시스템이, 캘리브레이션 타겟의 제 2 복수의 화상을 제 2 카메라로부터 취득하게 하고, 제 2 복수의 화상으로부터 복수의 캘리브레이션 특징부의 제 2 하나 이상의 캘리브레이션 특징부를 추출하게 하고, 여기서 제 2 복수의 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 캘리브레이션 타겟과 연계된 캘리브레이션 타겟 길이 유닛에 있고, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 제 2 카메라를 위한 제 2 캘리브레이션을 제공하게 하도록 동작 가능한 명령을 포함한다.
몇몇 실시예에서, 컴퓨터 프로그램 제품은 머신 비전 시스템이, 모션 렌더링 디바이스에 의해, 병진 성분과 회전 성분 중 적어도 하나를 포함하는 모션 내에서 캘리브레이션 타겟과 제 1 카메라 중 하나를 이동시키게 하고, 모션은 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 내에 있고, 모션 전에 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상의 제 1 화상 및 모션 후에 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상의 제 2 화상을 취득하게 하도록 동작 가능한 명령을 포함한다.
몇몇 실시예에서, 컴퓨터 프로그램 제품은 머신 비전 시스템이, 제 1 테스트비에 기초하여 제 1 카메라를 위한 제 1 테스트 캘리브레이션을 결정하게 하고, 제 1 테스트 캘리브레이션을 위한 제 1 잔류 오차를 결정하게 하고, 제 2 테스트비에 기초하여 제 1 카메라를 위한 제 2 테스트 캘리브레이션을 결정하게 하고, 제 2 테스트 캘리브레이션을 위한 제 2 잔류 오차를 결정하게 하고, 제 1 잔류 오차가 제 2 잔류 오차보다 작으면, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비가 제 1 테스트비라고 결정하고, 그렇지 않으면 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비가 제 2 테스트비라고 결정하게 하고, 제 1 잔류 오차가 제 2 잔류 오차보다 작으면, 제 1 테스트 캘리브레이션을 제 1 캘리브레이션으로서 제공하고, 그렇지 않으면 제 2 테스트 캘리브레이션을 제 1 캘리브레이션으로서 제공하게 하도록 동작 가능한 명령을 포함한다.
몇몇 실시예에서, 컴퓨터 프로그램 제품은 머신 비전 시스템이, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 제 1 카메라를 위한 제 1 캘리브레이션을 계산하기 위해 손-눈 캘리브레이션을 수행하게 하도록 동작 가능한 명령을 포함한다.
몇몇 실시예에서, 캘리브레이션 타겟은 BoPET를 포함하는 캘리브레이션 플레이트이다.
몇몇 실시예에서, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비는 적어도 하나의 환경 인자와 연계된 캘리브레이션 타겟의 변형과 연계된다.
본 발명의 기술의 다른 양태 및 장점은 단지 예로서만 본 기술의 원리를 도시하고 있는 첨부 도면과 함께 취한 이하의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
본 발명의 기술의 상기 및 다른 목적, 특징 및 장점은 첨부 도면과 함께 숙독될 때, 이하의 다양한 실시예의 설명으로부터 더 완전히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 머신 비전 시스템의 다이어그램을 도시하며,
도 2a 및 도 2b는 카메라에 의해 캡처된 캘리브레이션 타겟의 화상을 도시하며,
도 3은 카메라를 위한 캘리브레이션을 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시하며,
도 4는 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링(motion rendering) 디바이스 길이 유닛 사이의 스케일링비(scaling ratio)를 결정하기 위한 방법의 흐름도를 도시한다.
예시적인 용례에서, 머신 비전 시스템은 휴대폰, 컴퓨팅 태블릿 및 평판 패널 디스플레이의 커버 렌즈들을 스크린 인쇄할 때와 같은, 프로세스 장비의 부품에 작업편을 정렬하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 작업편은 스크린 인쇄 장비에 대해 작업편을 이동시킬 수 있는 모션 스테이지 또는 다른 모션 렌더링 디바이스 상에 배치될 수 있다. 캘리브레이션(예를 들어, 눈-손 캘리브레이션)은 스크린 인쇄 장비에 대해 작업편을 정확하게 위치설정하는 머신 비전 시스템의 능력을 향상시킬 수 있다. 몇몇 용례에서, 캘리브레이션은 카메라에 의해 캡처된 화상과 카메라에 의해 촬상된 장면의 물리적 공간 사이의 관계를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 카메라를 캘리브레이팅하는 것은 카메라의 화상의 좌표계로부터 장면의 물리적 좌표 공간(예를 들어, 모션 렌더링 디바이스의 모션 좌표계)으로 수학적 변환을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 몇몇 용례에서, 카메라를 위한 캘리브레이션은 부분적으로 이러한 변환이라 칭할 수 있다.
캘리브레이션은 캘리브레이션 플레이트와 같은 캘리브레이션 타겟으로 수행될 수 있다. 캘리브레이션 타겟은 캘리브레이션 타겟 상에 인쇄된 캘리브레이션 타겟 좌표계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 몇몇 캘리브레이션 타겟은 그리드를 포함할 수 있고, 여기서 그리드의 라인들은 균등하게 이격되어 좌표계를 형성하도록 설계된다. 캘리브레이션 플레이트는 그리드 라인이 1 cm 이격되도록 설계된 그리드를 포함할 수 있다. 전술된 바와 같이, 몇몇 캘리브레이션 플레이트 재료는 변형될 수 있다(예를 들어, 열팽창 또는 수축에 기인하여). 이에 따라, 그리드의 라인들 사이의 공칭(예를 들어, 설계된 바와 같은) 거리는 1 cm이지만, 그리드의 라인들 사이의 실제 거리는 더 크거나 작을 수 있다(예를 들어, 1.001 cm 또는 0.999 cm).
본 명세서에 설명된 기술은 실제 치수와는 상이할 수 있는 공칭 치수를 갖는 캘리브레이션 타겟을 사용하여 머신 비전 시스템을 캘리브레이팅하는데 사용될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 본 기술은 캘리브레이션 타겟을 위한 스케일링비(예를 들어, 타겟의 실제 길이 유닛에 대한 타겟의 공칭 길이 유닛의 비)를 자동으로 결정할 수 있어, 이에 의해 캘리브레이션 오차를 감소시키면서 캘리브레이션 타겟의 좌표계를 사용하여 캘리브레이션을 허용한다. 몇몇 실시예에서, 본 기술은 캘리브레이션 타겟의 공칭 길이 유닛이 어떻게 실제 길이에 관련되는지를 결정하기 위한 치수 표준으로서 모션 렌더링 디바이스(예를 들어, 모션 스테이지)의 정밀도를 사용할 수 있다. 예를 들어, 공칭적으로 1 cm 정사각형들의 그리드를 갖는 캘리브레이션 타겟이 모션 렌더링 디바이스에 고정될 수 있다. 카메라가 이 제 1 포즈에서 캘리브레이션 타겟의 제 1 화상을 캡처할 수 있다. 모션 렌더링 디바이스는 특정 병진만큼 캘리브레이션 타겟을 이동시키도록, 예를 들어 1 cm만큼 좌측으로 캘리브레이션 타겟을 이동시키도록 명령될 수 있다. 카메라는 이 제 2 포즈에서 캘리브레이션 타겟의 제 2 화상을 캡처할 수 있다. 정사각형은 공칭적으로 각각의 변에서 1 cm이기 때문에, 캘리브레이션 타겟은 2개의 포즈 사이에서 좌측으로 이동하는 하나의 정사각형으로 관찰될 것이다. 캘리브레이션 타겟이 팽창되면, 포즈들 사이의 관찰된 모션은 1 정사각형보다 작을 것이다. 캘리브레이션 타겟이 수축되면, 관찰된 모션은 1 정사각형보다 클 것이다. 유리하게는, 본 기술은 모션 렌더링 디바이스로 캘리브레이션 타겟을 병진한 후에 관찰된 모션과 예측된 모션(예를 들어, 캘리브레이션 타겟의 공칭 길이 유닛에 기초하여 예측된 바와 같은) 사이의 차이에 기초하여 스케일링비를 결정할 수 있다.
도면을 참조하면, 도 1은 머신 비전 시스템(100)의 다이어그램을 도시하고 있다. 머신 비전 시스템(100)은 모션 렌더링 디바이스(115)를 포함하는 일반적으로 장면을 향해 지향된 카메라(105, 110)를 포함한다. 도시되어 있는 바와 같이, 캘리브레이션 타겟(120)은 모션 렌더링 디바이스(115) 상에 배치된다. 머신 비전 시스템(100)은 캘리브레이션 모듈(130)을 포함하는 머신 비전 프로세스(125)를 포함한다.
카메라(105) 및/또는 카메라(110)는 캘리브레이션 타겟(120)을 포함하는 장면의 화상을 캡처할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 모션 렌더링 디바이스(115)는 x 축(135) 및/또는 y 축(140)을 따라 병진할 수 있어, 캘리브레이션 타겟(120)을 병진시킨다. 몇몇 실시예에서, 모션 렌더링 디바이스(115)는 회전할 수 있다(예를 들어, 축(145) 둘레로). 몇몇 실시예에서, 캘리브레이션 타겟(120)은 촬상된 장면에 대해 고정될 수 있고, 하나 이상의 카메라가 장면에 대해 이동 가능할 수 있다. 카메라(105) 및/또는 카메라(110)에 의해 취득된 화상은 머신 비전 프로세서(125)로 전송될 수 있다(예를 들어, 공지된 적절한 무선, 유선 또는 다른 통신 채널/링크를 통해).
예시적인 실시예에서, 캘리브레이션 타겟(120)은 9 cm의 공칭 폭 및 8 cm의 공칭 높이를 갖도록 설계된다. 캘리브레이션 타겟의 각각의 정사각형은 각각의 변에서 공칭적으로 1 cm 길이이다. 몇몇 실시예에서, 캘리브레이션 타겟은 상이한 크기 및 형상을 가질 수 있다. 당 기술 분야의 숙련자들에 공지된 바와 같이, 캘리브레이션 타겟(120)은 머신 비전 시스템의 실행 시간 동작에서 분석되는 물체 또는 표면의 특정 용례 및 크기에 따라, 수 밀리미터 내지 수 미터의 폭 및 높이로 다양할 수 있다.
머신 비전 시스템(100)은 2개의 카메라, 즉 카메라(105) 및 카메라(110)를 갖고 도시되어 있지만, 본 기술의 몇몇 실시예는 모두 일반적으로 장면을 향해 지향된 더 적은 수 또는 더 많은 수의 카메라를 갖는 머신 비전 시스템을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 단일의 카메라(예를 들어, 카메라(105))가 장면을 촬상하는데 사용될 수 있다. 모션(예를 들어, 모션 렌더링 디바이스(115)에 의해 제공된 바와 같은)은 병진 모션, 회전 모션 또는 병진과 회전의 조합으로서 특징화될 수 있다. 모션 렌더링 디바이스(115)는 x 축(135) 및/또는 y 축(140)을 따른 병진이 가능한 것으로서 도시되어 있지만, 본 기술의 몇몇 실시예는 x 축 및 y 축에 의해 규정된 평면에 수직인 z 축을 따른 병진 성분 및/또는 x-y 평면 외로의 경사/회전 중 적어도 하나를 포함하는 3차원(3D) 모션을 제공할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 머신 비전 시스템은 이것이 독립형 유닛으로서 작용하게 하여, 하류측 프로세스에 출력 데이터(예를 들어, 특징부 정보)를 제공하는 내부 프로세서 및 다른 구성 요소를 포함할 수 있다. 프로세서는 카메라 본체 내에 완전히 내장될 수 있고, 본체 내에 부분적으로 수납될 수 있고, 또는 본체 외부에 있을 수 있다(도 1에 도시되어 있는 바와 같이).
도 2a 및 도 2b는 카메라(105)에 의해 캡처된 캘리브레이션 타겟(120)의 화상을 도시하고 있다. 도 2a는 제 1 포즈에서 캘리브레이션 타겟(120)의 화상(205)을 도시하고 있다. 포즈는 모션 렌더링 디바이스(115)의 모션 좌표계 내의 캘리브레이션 타겟(120)의 위치 및/또는 배향을 칭할 수 있다. 마크(215)가 예시적인 목적으로 포함되고, 카메라(105)의 화상 좌표계 내의 정적 위치에 위치된다. 도 2b는 모션 렌더링 디바이스(115)가 제 1 포즈로부터 x 축(135)을 따라 좌측으로 1 cm만큼 캘리브레이션 타겟(120)을 이동시킨 제 2 포즈에서 캘리브레이션 타겟(120)의 화상(210)을 도시하고 있다. 캘리브레이션 타겟(120)의 공칭 치수에 기초하여, 마크(215)는 캘리브레이션 타겟(120)에 대해, x 축(135)을 따라 우측으로 1 정사각형(공칭적으로 1 cm)만큼 이동되는 것으로 예측된다. 도 2b에 도시되어 있는 바와 같이, 마크(215)는 1 정사각형 초과만큼 이동되어 있는데, 이는 캘리브레이션 타겟(120)이 그 정사각형이 각각의 변에서 1 cm보다 작도록 수축되어 있는 것을 지시한다. 이하에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 본 기술은 캘리브레이션 타겟(120)을 위한 스케일링비(예를 들어, 캘리브레이션 타겟(120)의 실제 길이 유닛에 대한 캘리브레이션 타겟(120)의 공칭 길이 유닛의 비)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 본 기술은 모션 렌더링 디바이스(115)가 충분히 정확하고 모션 렌더링 디바이스(115)의 길이 유닛에 대한 캘리브레이션 타겟(120)의 공칭 길이 유닛의 비를 결정함으로써 캘리브레이션 타겟(120)의 실제 길이 유닛에 대한 캘리브레이션 타겟(120)의 공칭 길이 유닛의 비를 결정(또는 대략적으로 결정)하여, 이에 의해 캘리브레이션 타겟(120)을 사용하는 캘리브레이션을 허용하는 것으로 가정할 수 있다.
도 3은 카메라를 위한 캘리브레이션을 결정하기 위한 방법의 흐름도(300)를 도시하고 있다. 방법은 예를 들어 머신 비전 프로세서(125)의 캘리브레이션 모듈(130)에 의해 실행될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 머신 비전 시스템(100)은 설명된 방법에 따라 카메라(105)를 캘리브레이팅하기 위해 캘리브레이션 타겟(120)의 그리드를 이용할 수 있다. 단계 305에서, 복수의 캘리브레이션 특징부를 제공하는 캘리브레이션 패턴을 포함하는 캘리브레이션 타겟의 화상이 취득된다. 예를 들어, 도 1을 참조하면, 카메라(105)는 캘리브레이션 타겟(120)의 복수의 화상을 취득할 수 있다. 전술된 바와 같이, 카메라(105)는 다수의 포즈에서 캘리브레이션 타겟(120)의 화상(예를 들어, 화상(205, 210))을 취득할 수 있다.
단계 310에서, 캘리브레이션 특징부는 화상으로부터 추출되고, 여기서 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 캘리브레이션 타겟과 연계된 캘리브레이션 타겟 길이 유닛으로 지정된다. 예를 들어, 캘리브레이션 타겟(120) 상의 그리드의 교차 라인들 중 하나 이상이 캘리브레이션 특징부일 수 있다. 캘리브레이션 특징부는 Cognex Corporation에 의해 제조된 Cognex Vision Library(CVL
Figure pat00001
) 소프트웨어와 같은 상업적으로 입수 가능한 머신 비전 소프트웨어를 사용하여 화상으로부터 추출될 수 있다. 각각의 캘리브레이션 특징부는 2개의 좌표 위치, 즉 화상 좌표계 내의 캘리브레이션 특징부의 화상 위치 및 물리적 좌표계 내의 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치와 연계될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 적어도 부분적으로 캘리브레이션 타겟(120)의 공칭 길이 유닛으로 표현될 수 있다. 예를 들어, 도 1을 참조하면, 캘리브레이션 특징부(155)의 물리적 위치는 공칭적으로 캘리브레이션 타겟(150)의 원점의 우측으로 4 cm(예를 들어, 4 정사각형)로서 표현될 수 있다. 모션 좌표계 내의 캘리브레이션 특징부(155)의 물리적 위치는 전통적인 손-눈 캘리브레이션에서와 같이, 모션 좌표계 내의 캘리브레이션 타겟(120)의 포즈와, 원점(150)에 대한 캘리브레이션 타겟(120)의 공칭 길이 유닛으로 표현된 캘리브레이션 특징부(155)의 위치에 기초하여 결정될 수 있다.
단계 315에서, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비가 결정된다. 몇몇 실시예에서, 본 기술은 모션 렌더링 디바이스(115)의 길이 유닛에 대한 캘리브레이션 타겟(120)의 공칭 길이 유닛의 비를 결정할 수 있다. 비를 결정하는 예시적인 방법이 도 4 및 도 5를 참조하여 이하에 더 상세히 설명된다.
단계 320에서, 제 1 캘리브레이션은 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 제공된다. 몇몇 실시예에서, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하는 캘리브레이션은 도 4와 관련하여 설명된 바와 같이, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비를 결정할 때 계산될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하는 캘리브레이션은 Cognex Corporation에 의해 제조된 CVL
Figure pat00002
소프트웨어와 같은 상업적으로 입수 가능한 머신 비전 캘리브레이션 소프트웨어를 사용하여 계산될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 표준 손-눈 캘리브레이션이 수행될 수 있고, 여기서 각각의 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 캘리브레이션을 위해 사용되기 전에 스케일링비에 의해 스케일링된다.
유리하게는, 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하는 캘리브레이션은 여전히 캘리브레이션 타겟의 캘리브레이션 특징부가 사용되게 허용하면서 캘리브레이션 타겟의 변형을 보상할 수 있다. 이러한 보상이 없으면, 캘리브레이션은 덜 정확할 수 있다.
도 4는 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 스케일링비를 결정하기 위한 방법의 흐름도(400)를 도시하고 있다. 방법은 예를 들어 머신 비전 프로세서(125)의 캘리브레이션 모듈(130)에 의해 실행될 수 있다. 단계 405에서, 스케일링비 검색 범위가 수신된다. 예를 들어, 검색 범위는 0.9 내지 1.1 또는 [0.9, 1.1]일 수 있다. 몇몇 실시예에서, 캘리브레이션 모듈(130)은 머신 비전 시스템(125) 내의 메모리(도시 생략)로부터 검색 범위를 수신할 수 있다(예를 들어, 사전 결정된 범위가 머신 비전 시스템(125)에 의해 저장될 수 있음). 몇몇 실시예에서, 검색 범위는 사용자로부터 수신될 수 있다(예를 들어, 사용자는 캘리브레이션 타겟이 제조되는 재료의 예측된 팽창/수축 경계에 기초하여 검색 범위를 제공할 수 있음).
단계 410에서, 황금 섹션(golden section) 검색 알고리즘이 검색 범위로부터 스케일링비 테스트값(S)을 취출하는데 사용된다. 단계 415에서, 캘리브레이션 특징부의 스케일링된 물리적 위치 손-눈 캘리브레이션이 수행된다. 예를 들어, Cognex Corporation에 의해 제조된 CVL
Figure pat00003
소프트웨어가 캘리브레이션을 수행하는데 사용될 수 있다. 전술된 바와 같이, 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 캘리브레이션 타겟의 공칭 유닛으로 표현될 수 있다. 물리적 위치 좌표는 스케일링비 테스트값에 의해 스케일링될 수 있다. 예를 들어, 도 1을 참조하면, 캘리브레이션 특징부(155)의 물리적 위치는 공칭적으로 캘리브레이션 타겟(150)의 원점의 우측으로 4 cm(예를 들어, 4 정사각형)로서 표현될 수 있다. 캘리브레이션 특징부(155)의 물리적 위치는 예를 들어 S에 4 cm를 곱함으로써 스케일링비 테스트값에 의해 스케일링되어 캘리브레이션 타겟(150)의 원점으로부터의 스케일링된 거리를 얻을 수 있다. 모션 좌표계의 캘리브레이션 특징부(155)의 물리적 위치는 전통적인 손-눈 캘리브레이션에서와 같이 모션 좌표계의 캘리브레이션 타겟(120)의 포즈와, 원점(150)에 대해 캘리브레이션 타겟(120)의 스케일링된 공칭 길이 유닛으로 표현된 캘리브레이션 특징부(155)의 위치에 기초하여 표현될 수 있다.
단계 420에서, 잔류 오차는 스케일링된 캘리브레이션 특징부점에 대해 물리적 공간 내에서 계산된다. 예를 들어, Cognex Corporation에 의해 제조된 CVL
Figure pat00004
소프트웨어가 모션 좌표계 내의 잔류 오차를 계산하는데 사용될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 잔류 오차는 각각의 화상을 가로지르는 각각의 캘리브레이션점에 대한 잔류 오차의 평균일 수 있다. 몇몇 실시예에서, 이는 각각의 화상을 가로지르는 각각의 캘리브레이션점에 대한 잔류 오차의 합일 수 있다.
단계 425에서, 황금 섹션 검색 알고리즘이 최소 잔류 오차 상에 수렴되는지 여부(예를 들어, 현재 스케일링비 테스트값에 대한 잔류 오차가 스케일링비 검색 범위 내의 임의의 스케일링비에 대해 최소인지 여부)가 결정된다. 잔류 오차가 최소가 아니면, 방법은 단계 410으로 복귀하고, 여기서 새로운 스케일링 테스트값(S)이 취출되고, 단계 415, 420 및 425는 새로운 테스트값을 사용하여 반복된다. 잔류 오차가 검색 범위에 대해 최소이면, 단계 430에서, 최종 사용된 스케일링비 테스트값이 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비인 것으로 결정된다. 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비 및 비를 사용하여 계산된 캘리브레이션이 제공된다.
도 4에 도시되어 있는 방법은 황금 섹션 검색 엔진을 사용하고 있지만, 다른 수치적 알고리즘이 최소 잔류 오차를 발견하기 위해 치환될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 부가적으로, 도 4에 도시되어 있는 방법이 단일의 스케일링비를 사용하면, 본 기술은 불균일한 팽창/수축(예를 들어, y 축을 따른 것과는 상이한 x 축을 따른 양만큼 팽창/수축)을 고려하기 위해 하나 이상의 스케일링비를 사용할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 스케일링비는 손-눈 캘리브레이션 중에 모델링된 다른 미지의 변수와 함께 스케일링비를 모델링함으로써 손-눈 캘리브레이션 중에 결정(예를 들어, 추정 또는 근사됨)될 수 있다. 예를 들어, 스케일링비는 캘리브레이션 타겟 배치 포즈의 결정 중에 추정될 수 있다. 일반적으로, 캘리브레이션 타겟 배치 포즈는 어떻게 캘리브레이션 타겟이 예를 들어 모션 스테이지 상에 배치되는지를 참조할 수 있다. 캘리브레이션 타겟 배치 포즈는 회전 성분(R)과 병진 성분(T)으로 이루어지는 강체 포즈일 수 있다. 도 1을 참조하면, 예를 들어 캘리브레이션 타겟(120)의 배치 포즈는 어떻게 캘리브레이션 타겟(120)이 모션 렌더링 디바이스(115) 상에 배치되는지를 설명할 수 있다. 회전 성분(R)은 캘리브레이션 타겟(120)과 모션 렌더링 디바이스(115) 사이의 상대 회전을 설명할 수 있다. 병진 성분(T)은 캘리브레이션 타겟(150)의 원점과 모션 렌더링 디바이스(160)의 원점 사이의 오프셋을 설명할 수 있다.
더 일반적으로, 회전 성분은 회전각 A에 대해, 이하의 2×2 회전 행렬에 의해 표현될 수 있다.
Figure pat00005

병진 성분(T)은 이하의 2×1 벡터에 의해 표현될 수 있고, 여기서 offsetx 및 offsety는 캘리브레이션 타겟의 원점과 모션 렌더링 디바이스의 길이 유닛의 모션 렌더링 디바이스의 원점 사이의 오프셋을 설명한다.
Figure pat00006

도 1을 재차 참조하면, 예를 들어, 캘리브레이션 타겟(120)에 의해 규정된 좌표계 내의 그리고 캘리브레이션 타겟(120)의 길이 유닛(예를 들어, 공칭적으로 1 cm 타일)의 캘리브레이션 특징부(155)를 위한 위치(P)(예를 들어, 2×1 벡터)가 발견될 수 있다. 캘리브레이션 특징부(155)의 물리적 위치(예를 들어, 모션 렌더링 디바이스(115)의 좌표계 내의 위치)는 스케일링비(S)를 적용함으로써, 이어서 배치 포즈의 회전 성분(R) 및 병진 성분(T)을 적용함으로써 모션 렌더링 디바이스의 길이 유닛으로 P를 Q(예를 들어, 2×1 벡터)로 변환함으로써 발견되어 모션 렌더링 디바이스(115)의 좌표계 내의 캘리브레이션 특징부(155)의 물리적 위치(V)를 얻을 수 있다. 더 일반적으로, 관계는 V에 대해 이하의 식에 의해 모델링된다.
V = R(A) * Q + T = R(A) * S * P + T
더욱 더 일반적으로, S는 캘리브레이션 패턴의 X 축과 Y 축 사이의 개별 x-스케일(Sx), y-스케일(Sy) 및 기울기(k)를 모델링하는 2×2 행렬일 수 있다.
Figure pat00007
개략화된 모델링(예를 들어, 균일 스케일)에서, Sx = Sy = S 및 k=0이다.
종래의 손-눈 캘리브레이션은 캘리브레이션 특징부 추출 중에 수집된 정보에 기초하여 A 및 T를 추정한다(예를 들어, 도 3의 단계 310). 몇몇 실시예에서, 본 기술은 S의 새로운 미지의 변수들(예를 들어, 균일 스케일링비 또는 개별 X-스케일, Y-스케일 및 기울기)을 도입한다. 당 기술 분야의 숙련자들에게 잘 알려진 기술(예를 들어, 잔류 오차를 최소화하기 위한 최소 제곱 피팅)을 사용하여, A, T 및 S는 전술된 관계를 사용하여 추정될 수 있어, 이에 의해 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 스케일링비를 결정한다.
예를 들어, 손-눈 캘리브레이션의 방법은 그 전체 내용이 본 명세서에 인용에 의해 포함되어 있는 발명의 명칭이 "카메라와 가동 물체 사이의 캘리브레이션 관계를 결정하기 위한 비피드백 기반 머신 비전 방법(Nonfeedback-Based Machine Vision Methods For Determining a Calibration Relationship Between a Camera and a Movable Object)"인 1999년 9월 28일 허여된 미국 특허 제 5,960,125호에 설명되어 있다. 본 기술의 몇몇 실시예에서, 캘리브레이션은 이하의 관계에 따라 오차(Eij)를 최소화함으로써 수행될 수 있다.
Figure pat00008
여기서, 각각의 변수는 미국 특허 제 5,960,125호에 설명된 바와 같고,
Figure pat00009
는 전술된 바와 같은 스케일링 행렬이다. 오차를 최소화할 때, Sx, Sy 및 k가 추정될 수 있다.
전술된 기술은 디지털 전자 회로에서 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합에서 구현될 수 있다. 구현예는 데이터 프로세싱 장치, 예를 들어, 프로그램 가능 프로세서, 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터에 의한 실행을 위해 또는 이들의 동작을 제어하기 위한, 컴퓨터 프로그램 제품, 즉 정보 캐리어 내에, 예를 들어 머신-판독 가능 저장 디바이스 내에 또는 전파된 신호 내에 탠저블하게 구현된 컴퓨터 프로그램으로서 일 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 컴파일링된 또는 해석된 언어를 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있고, 이는 독립식 프로그램 또는 모듈, 구성 요소, 서브루틴 또는 컴퓨팅 환경에서 사용을 위해 적합한 다른 유닛으로서를 포함하는 임의의 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 일 사이트에서 하나의 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터 상에서 실행되거나 다수의 사이트를 가로질러 분배되고 통신 네트워크에 의해 상호 접속되도록 전개될 수 있다. 서술된 프로세서, 구성 요소 또는 모듈은 임의의 다른 프로세서, 구성 요소 또는 모듈과 조합될 수 있고 또는 다양한 서브프로세서, 서브구성 요소 또는 서브모듈로 분할될 수 있다. 이러한 것은 본 명세서의 실시예에 따라 다양하게 조합될 수 있다.
방법 단계들은 입력 데이터 상에서 동작하고 출력을 생성함으로써 본 기술의 기능을 수행하도록 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로그램 가능 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 방법 단계들은 또한 특정 용도 논리 회로, 예를 들어, FPGA(필드 프로그램 가능 게이트 어레이) 또는 ASIC(응용 주문형 집적 회로)에 의해 수행될 수 있고, 장치는 이러한 특정 용도 논리 회로로서 구현될 수 있다. 모듈은 기능성을 구현하는 컴퓨터 프로그램 및/또는 프로세서/특정 회로의 부분을 칭할 수 있다.
컴퓨터 프로그램의 실행을 위해 적합한 프로세서는 예로서 범용 및 특정 용도 마이크로프로세서와, 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 양자 모두로부터 명령 및 데이터를 수신한다. 컴퓨터의 필수 요소는 명령을 실행하기 위한 프로세서 및 명령 및 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리 디바이스이다. 일반적으로, 컴퓨터는 예를 들어 자기, 자기-광학 디스크 또는 광학 디스크와 같은, 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 디바이스를 또한 포함하거나, 하나 이상의 대용량 저장 디바이스로부터 데이터를 수신하기 위해 또는 그에 데이터를 전송하기 위해 또는 양자 모두를 위해 작동적으로 커플링될 수 있다. 데이터 전송 및 명령은 또한 통신 네트워크를 통해 발생할 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령 및 데이터를 구현하기 위해 적합한 정보 캐리어는 예를 들어, EPROM EEPROM 및 플래시 메모리 디바이스와 같은 반도체 메모리 디바이스, 예를 들어 내장 하드 디스크 또는 이동식 디스크와 같은 자기 디스크, 자기-광학 디스크 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크를 예로서 포함하는 모든 형태의 비휘발성 메모리를 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특정 용도 논리 회로에 의해 보충되거나 그에 합체될 수 있다.
사용자와의 상호 작용을 제공하기 위해, 전술된 기술은 정보를 사용자에게 표시하기 위한, 예를 들어 CRT(음극선관) 또는 LCD(액정 디스플레이) 모니터와 같은 디스플레이 디바이스와, 사용자가 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있는(예를 들어, 사용자 인터페이스 요소와 상호 작용함), 예를 들어 마우스 또는 트랙볼과 같은 포인팅 디바이스 및 키보드를 갖는 컴퓨터 상에서 구현될 수 있다. 다른 종류의 디바이스가 마찬가지로 사용자와의 상호 작용을 제공하는데 사용될 수 있는데, 예를 들어 사용자에 제공된 피드백은 임의의 형태의 감각적 피드백, 예를 들어 시각적 피드백, 청각적 피드백 또는 촉각 피드백일 수 있고, 사용자로부터의 입력은 음향, 음성 또는 촉각 입력을 포함하는 임의의 형태로 수신될 수 있다.
전술된 기술은 백엔드 구성 요소, 예를 들어 데이터 서버로서, 및/또는 미들웨어 구성 요소, 예를 들어 애플리케이션 서버 및/또는 프론트엔드 구성 요소, 예를 들어 그래픽 사용자 인터페이스 및/또는 사용자가 이를 통해 예시적인 구현예와 상호 작용할 수 있는 웹 브라우저를 갖는 클라이언트 컴퓨터 또는 이러한 백엔드, 미들웨어 또는 프론트엔드 구성 요소의 임의의 조합을 포함하는 분산형 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 시스템의 구성 요소는 예를 들어 통신 네트워크와 같은 디지털 데이터 통신의 임의의 형태 및 매체에 의해 성호 접속될 수 있다. 통신 네트워크의 예는 근거리 통신망("LAN") 및 원거리 통신망("WAN"), 예를 들어 인터넷을 포함하고, 유선 및 무선 네트워크 모두를 포함할 수 있다.
본 기술은 특정 실시예의 견지에서 설명되었다. 본 명세서에 설명된 대안은 임의의 방식으로 대안을 한정하는 것이 아니라 단지 예시를 위한 예이다. 본 기술의 단계들은 상이한 순서로 수행될 수 있고 여전히 바람직한 결과를 성취할 수 있다. 다른 실시예가 이하의 청구범위의 범주 내에 있다.

Claims (20)

  1. 하나 이상의 카메라와,
    모션 렌더링 디바이스와,
    캘리브레이션 모듈을 포함하고, 상기 캘리브레이션 모듈은
    상기 하나 이상의 카메라의 제 1 카메라로부터, 복수의 캘리브레이션 특징부를 제공하는 캘리브레이션 패턴을 포함하는 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상을 취득하고,
    상기 복수의 화상으로부터 복수의 캘리브레이션 특징부의 하나 이상의 캘리브레이션 특징부를 추출하고, 여기서 상기 복수의 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 상기 캘리브레이션 타겟과 연계된 캘리브레이션 타겟 길이 유닛에 있고,
    상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 상기 모션 렌더링 디바이스와 연계된 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비를 결정하고,
    상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 상기 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 상기 제 1 카메라를 위한 제 1 캘리브레이션을 제공하도록 구성되는,
    시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 모듈은
    상기 하나 이상의 카메라의 제 2 카메라로부터, 캘리브레이션 타겟의 제 2 복수의 화상을 취득하고,
    상기 제 2 복수의 화상으로부터 복수의 캘리브레이션 특징부의 제 2 하나 이상의 캘리브레이션 특징부를 추출하고, 여기서 상기 제 2 복수의 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 상기 캘리브레이션 타겟과 연계된 캘리브레이션 타겟 길이 유닛에 있고,
    상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 상기 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 상기 제 2 카메라를 위한 제 2 캘리브레이션을 제공하도록 더 구성되는,
    시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 모션 렌더링 디바이스는 병진 성분과 회전 성분 중 적어도 하나를 포함하는 모션 내에서 캘리브레이션 타겟과 제 1 카메라 중 하나를 이동시키도록 구성되고, 상기 모션은 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 내에 있고, 상기 캘리브레이션 모듈은 상기 모션 전에 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상의 제 1 화상 및 모션 후에 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상의 제 2 화상을 취득하도록 구성되는,
    시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 타겟은 BoPET를 포함하는 캘리브레이션 플레이트인,
    시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 상기 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비는 적어도 하나의 환경 인자와 연계된 캘리브레이션 타겟의 변형과 연계되는,
    시스템.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 모듈은
    제 1 테스트비에 기초하여 상기 제 1 카메라를 위한 제 1 테스트 캘리브레이션을 결정하고,
    상기 제 1 테스트 캘리브레이션을 위한 제 1 잔류 오차를 결정하고,
    제 2 테스트비에 기초하여 상기 제 1 카메라를 위한 제 2 테스트 캘리브레이션을 결정하고,
    상기 제 2 테스트 캘리브레이션을 위한 제 2 잔류 오차를 결정하고,
    상기 제 1 잔류 오차가 상기 제 2 잔류 오차보다 작으면, 상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비가 제 1 테스트비라고 결정하고, 그렇지 않으면 상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비가 제 2 테스트비라고 결정하고,
    상기 제 1 잔류 오차가 상기 제 2 잔류 오차보다 작으면, 제 1 테스트 캘리브레이션을 제 1 캘리브레이션으로서 제공하고, 그렇지 않으면 제 2 테스트 캘리브레이션을 제 1 캘리브레이션으로서 제공하도록 더 구성되는,
    시스템.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 모듈은
    상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 상기 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 상기 제 1 카메라를 위한 제 1 캘리브레이션을 계산하기 위해 손-눈 캘리브레이션을 수행하도록 더 구성되는,
    시스템.
  8. 제 1 카메라에 의해, 복수의 캘리브레이션 특징부를 제공하는 캘리브레이션 패턴을 포함하는 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상을 취득하는 단계와,
    머신 비전 시스템에 의해, 상기 복수의 화상으로부터 복수의 캘리브레이션 특징부의 하나 이상의 캘리브레이션 특징부를 추출하는 단계로서, 상기 복수의 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 상기 캘리브레이션 타겟과 연계된 캘리브레이션 타겟 길이 유닛에 있는, 하나 이상의 캘리브레이션 특징부 추출 단계와,
    상기 머신 비전 시스템에 의해, 상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 상기 모션 렌더링 디바이스와 연계된 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비를 결정하는 단계와,
    상기 머신 비전 시스템에 의해, 상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 상기 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 상기 제 1 카메라를 위한 제 1 캘리브레이션을 제공하는 단계를 포함하는,
    적어도 하나의 카메라를 캘리브레이팅하는 컴퓨터-구현 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 카메라의 제 2 카메라에 의해, 캘리브레이션 타겟의 제 2 복수의 화상을 취득하는 단계,
    상기 머신 비전 시스템에 의해, 상기 제 2 복수의 화상으로부터 복수의 캘리브레이션 특징부의 제 2 하나 이상의 캘리브레이션 특징부를 추출하는 단계로서, 상기 제 2 복수의 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 상기 캘리브레이션 타겟과 연계된 캘리브레이션 타겟 길이 유닛에 있는, 제 2 하나 이상의 캘리브레이션 특징부 추출 단계, 및
    상기 머신 비전 시스템에 의해, 상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 상기 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 상기 제 2 카메라를 위한 제 2 캘리브레이션을 제공하는 단계를 더 포함하는,
    적어도 하나의 카메라를 캘리브레이팅하는 컴퓨터-구현 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 모션 렌더링 디바이스에 의해, 병진 성분과 회전 성분 중 적어도 하나를 포함하는 모션 내에서 캘리브레이션 타겟과 제 1 카메라 중 하나를 이동시키는 단계로서, 상기 모션은 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 내에 있는 이동 단계, 및
    상기 제 1 카메라에 의해, 상기 모션 전에 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상의 제 1 화상 및 모션 후에 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상의 제 2 화상을 취득하는 단계를 더 포함하는,
    적어도 하나의 카메라를 캘리브레이팅하는 컴퓨터-구현 방법.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 타겟은 BoPET를 포함하는 캘리브레이션 플레이트인,
    적어도 하나의 카메라를 캘리브레이팅하는 컴퓨터-구현 방법.
  12. 제 8 항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 상기 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비는 적어도 하나의 환경 인자와 연계된 캘리브레이션 타겟의 변형과 연계되는,
    적어도 하나의 카메라를 캘리브레이팅하는 컴퓨터-구현 방법.
  13. 제 8 항에 있어서,
    상기 머신 비전 시스템에 의해, 제 1 테스트비에 기초하여 상기 제 1 카메라를 위한 제 1 테스트 캘리브레이션을 결정하는 단계,
    상기 머신 비전 시스템에 의해, 상기 제 1 테스트 캘리브레이션을 위한 제 1 잔류 오차를 결정하는 단계,
    상기 머신 비전 시스템에 의해, 제 2 테스트비에 기초하여 상기 제 1 카메라를 위한 제 2 테스트 캘리브레이션을 결정하는 단계,
    상기 머신 비전 시스템에 의해, 상기 제 2 테스트 캘리브레이션을 위한 제 2 잔류 오차를 결정하는 단계,
    상기 머신 비전 시스템에 의해, 상기 제 1 잔류 오차가 상기 제 2 잔류 오차보다 작으면, 상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비가 제 1 테스트비라고 결정하고, 그렇지 않으면 상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비가 제 2 테스트비라고 결정하는 단계, 및
    상기 머신 비전 시스템에 의해, 상기 제 1 잔류 오차가 상기 제 2 잔류 오차보다 작으면, 제 1 테스트 캘리브레이션을 제 1 캘리브레이션으로서 제공하고, 그렇지 않으면 제 2 테스트 캘리브레이션을 제 1 캘리브레이션으로서 제공하는 단계를 더 포함하는,
    적어도 하나의 카메라를 캘리브레이팅하는 컴퓨터-구현 방법.
  14. 제 8 항에 있어서,
    상기 머신 비전 시스템에 의해, 상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 상기 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 상기 제 1 카메라를 위한 제 1 캘리브레이션을 계산하기 위해 손-눈 캘리브레이션을 수행하는 단계를 더 포함하는,
    적어도 하나의 카메라를 캘리브레이팅하는 컴퓨터-구현 방법.
  15. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 내에 탠저블하게 구체화된 컴퓨터 프로그램 제품에 있어서,
    머신 비전 시스템이,
    복수의 캘리브레이션 특징부를 제공하는 캘리브레이션 패턴을 포함하는 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상을 제 1 카메라로부터 취득하게 하고,
    상기 복수의 화상으로부터 복수의 캘리브레이션 특징부의 하나 이상의 캘리브레이션 특징부를 추출하게 하고, 상기 복수의 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 상기 캘리브레이션 타겟과 연계된 캘리브레이션 타겟 길이 유닛에 있고,
    상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 상기 모션 렌더링 디바이스와 연계된 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비를 결정하게 하고,
    상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 상기 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 상기 제 1 카메라를 위한 제 1 캘리브레이션을 제공하게 하도록
    동작 가능한 명령을 포함하는,
    컴퓨터 프로그램 제품.
  16. 제 15 항에 있어서,
    머신 비전 시스템이,
    캘리브레이션 타겟의 제 2 복수의 화상을 제 2 카메라로부터 취득하게 하고,
    상기 제 2 복수의 화상으로부터 복수의 캘리브레이션 특징부의 제 2 하나 이상의 캘리브레이션 특징부를 추출하게 하고, 상기 제 2 복수의 캘리브레이션 특징부의 물리적 위치는 상기 캘리브레이션 타겟과 연계된 캘리브레이션 타겟 길이 유닛에 있고,
    상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 상기 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 상기 제 2 카메라를 위한 제 2 캘리브레이션을 제공하게 하도록
    동작 가능한 명령을 더 포함하는,
    컴퓨터 프로그램 제품.
  17. 제 15 항에 있어서,
    머신 비전 시스템이,
    모션 렌더링 디바이스에 의해, 병진 성분과 회전 성분 중 적어도 하나를 포함하는 모션 내에서 캘리브레이션 타겟과 제 1 카메라 중 하나를 이동시키게 하고, 상기 모션은 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 내에 있고,
    상기 모션 전에 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상의 제 1 화상 및 모션 후에 캘리브레이션 타겟의 복수의 화상의 제 2 화상을 취득하게 하도록
    동작 가능한 명령을 더 포함하는,
    컴퓨터 프로그램 제품.
  18. 제 15 항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 상기 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비는 적어도 하나의 환경 인자와 연계된 캘리브레이션 타겟의 변형과 연계되는,
    컴퓨터 프로그램 제품.
  19. 제 15 항에 있어서,
    머신 비전 시스템이,
    제 1 테스트비에 기초하여 상기 제 1 카메라를 위한 제 1 테스트 캘리브레이션을 결정하게 하고,
    상기 제 1 테스트 캘리브레이션을 위한 제 1 잔류 오차를 결정하게 하고,
    제 2 테스트비에 기초하여 상기 제 1 카메라를 위한 제 2 테스트 캘리브레이션을 결정하게 하고,
    상기 제 2 테스트 캘리브레이션을 위한 제 2 잔류 오차를 결정하게 하고,
    상기 제 1 잔류 오차가 상기 제 2 잔류 오차보다 작으면, 상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비가 제 1 테스트비라고 결정하고, 그렇지 않으면 상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비가 제 2 테스트비라고 결정하게 하고,
    상기 제 1 잔류 오차가 상기 제 2 잔류 오차보다 작으면, 제 1 테스트 캘리브레이션을 제 1 캘리브레이션으로서 제공하고, 그렇지 않으면 제 2 테스트 캘리브레이션을 제 1 캘리브레이션으로서 제공하게 하도록
    동작 가능한 명령을 더 포함하는,
    컴퓨터 프로그램 제품.
  20. 제 15 항에 있어서,
    머신 비전 시스템이,
    상기 캘리브레이션 타겟 길이 유닛과 상기 모션 렌더링 디바이스 길이 유닛 사이의 비에 기초하여 상기 제 1 카메라를 위한 제 1 캘리브레이션을 계산하기 위해 손-눈 캘리브레이션을 수행하게 하도록
    동작 가능한 명령을 더 포함하는,
    컴퓨터 프로그램 제품.
KR1020140030322A 2013-03-15 2014-03-14 부정확한 캘리브레이션 타겟을 사용하는 머신 비전 시스템 캘리브레이션 KR101690965B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/835,759 US10032273B2 (en) 2013-03-15 2013-03-15 Machine vision system calibration using inaccurate calibration targets
US13/835,759 2013-03-15

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140113538A true KR20140113538A (ko) 2014-09-24
KR101690965B1 KR101690965B1 (ko) 2016-12-29

Family

ID=51501832

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140030322A KR101690965B1 (ko) 2013-03-15 2014-03-14 부정확한 캘리브레이션 타겟을 사용하는 머신 비전 시스템 캘리브레이션

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10032273B2 (ko)
KR (1) KR101690965B1 (ko)
CN (1) CN104048674B (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180035172A (ko) * 2016-09-28 2018-04-05 코그넥스코오포레이션 동시적인 운동성 및 핸드-아이 교정
KR20190021342A (ko) * 2016-06-28 2019-03-05 매직 립, 인코포레이티드 개선된 카메라 캘리브레이션 시스템, 타겟 및 프로세스
KR102369913B1 (ko) * 2021-11-12 2022-03-03 한화시스템(주) 복수 카메라의 캘리브레이션용 타겟 제어장치 및 그 방법

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102015205174A1 (de) * 2015-03-23 2016-09-29 Conti Temic Microelectronic Gmbh Vorrichtung und Verfahren zum gleichzeitigen Kalibrieren einer Mehrzahl von Kameras
US11070793B2 (en) 2015-07-31 2021-07-20 Cognex Corporation Machine vision system calibration
US10290118B2 (en) 2015-08-06 2019-05-14 Cognex Corporation System and method for tying together machine vision coordinate spaces in a guided assembly environment
EP3173979A1 (en) * 2015-11-30 2017-05-31 Delphi Technologies, Inc. Method for identification of characteristic points of a calibration pattern within a set of candidate points in an image of the calibration pattern
CN105509656B (zh) * 2015-12-16 2018-06-12 天津津芯微电子科技有限公司 一种正交性测试方法和装置
US10777018B2 (en) * 2017-05-17 2020-09-15 Bespoke, Inc. Systems and methods for determining the scale of human anatomy from images
CN107808400B (zh) * 2017-10-24 2021-11-26 上海交通大学 一种摄像机标定系统及其标定方法
DE102017221721A1 (de) * 2017-12-01 2019-06-06 Continental Automotive Gmbh Vorrichtung zum Kalibrieren eines Multikamerasystems
US11072074B2 (en) 2017-12-13 2021-07-27 Cognex Corporation Calibration and operation of vision-based manipulation systems
US10477186B2 (en) * 2018-01-17 2019-11-12 Nextvr Inc. Methods and apparatus for calibrating and/or adjusting the arrangement of cameras in a camera pair
CN110070582B (zh) * 2018-01-23 2021-04-23 舜宇光学(浙江)研究院有限公司 多摄模组参数自校准系统和校准方法及其电子设备
US10906184B2 (en) 2019-03-29 2021-02-02 Mujin, Inc. Method and control system for verifying and updating camera calibration for robot control
CN112504137B (zh) * 2020-12-07 2022-07-26 北京智博联科技股份有限公司 基于云计算的多目标数字图像检测方法
CN112950724B (zh) * 2021-03-15 2022-12-06 广东拓斯达科技股份有限公司 丝印视觉标定方法及装置
DE102021210526A1 (de) 2021-09-22 2023-03-23 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Verfahren zur Kalibrierung von Kamerasystemen
WO2023220590A2 (en) * 2022-05-09 2023-11-16 Cognex Corporation Systems and methods for commissioning a machine vision system
WO2023220593A1 (en) * 2022-05-09 2023-11-16 Cognex Corporation System and method for field calibration of a vision system

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5960125A (en) * 1996-11-21 1999-09-28 Cognex Corporation Nonfeedback-based machine vision method for determining a calibration relationship between a camera and a moveable object
US5978080A (en) * 1997-09-25 1999-11-02 Cognex Corporation Machine vision methods using feedback to determine an orientation, pixel width and pixel height of a field of view
KR101165764B1 (ko) * 2011-05-31 2012-07-18 주식회사 넥서스칩스 Eye-tracking을 이용한 컨버전스 자동 조절 장치 및 그 방법

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4557599A (en) 1984-03-06 1985-12-10 General Signal Corporation Calibration and alignment target plate
US5825483A (en) 1995-12-19 1998-10-20 Cognex Corporation Multiple field of view calibration plate having a reqular array of features for use in semiconductor manufacturing
US5978521A (en) 1997-09-25 1999-11-02 Cognex Corporation Machine vision methods using feedback to determine calibration locations of multiple cameras that image a common object
US7171036B1 (en) 2002-05-22 2007-01-30 Cognex Technology And Investment Corporation Method and apparatus for automatic measurement of pad geometry and inspection thereof
RU2440693C2 (ru) * 2006-01-03 2012-01-20 Транспарент Саунд Текнолоджи БИ.ВИ.,NL Электростатические акустические системы и способы
JP4148281B2 (ja) * 2006-06-19 2008-09-10 ソニー株式会社 モーションキャプチャ装置及びモーションキャプチャ方法、並びにモーションキャプチャプログラム
US8162584B2 (en) 2006-08-23 2012-04-24 Cognex Corporation Method and apparatus for semiconductor wafer alignment
US7495758B2 (en) 2006-09-06 2009-02-24 Theo Boeing Company Apparatus and methods for two-dimensional and three-dimensional inspection of a workpiece
US8139231B2 (en) 2008-05-01 2012-03-20 Cognex Corporation Machine vision technique for manufacturing semiconductor wafers
US8189194B2 (en) 2008-09-12 2012-05-29 Cognex Corporation Direct illumination machine vision technique for processing semiconductor wafers
KR101030763B1 (ko) * 2010-10-01 2011-04-26 위재영 이미지 획득 유닛, 방법 및 연관된 제어 유닛
KR20120071281A (ko) * 2010-12-22 2012-07-02 한국전자통신연구원 모바일에서 현실환경과 가상환경을 융합하여 제공하는 장치 및 방법
GB201201549D0 (en) * 2012-01-30 2012-03-14 Purcocks Dale M Portable computer keyboard assembly

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5960125A (en) * 1996-11-21 1999-09-28 Cognex Corporation Nonfeedback-based machine vision method for determining a calibration relationship between a camera and a moveable object
US5978080A (en) * 1997-09-25 1999-11-02 Cognex Corporation Machine vision methods using feedback to determine an orientation, pixel width and pixel height of a field of view
KR101165764B1 (ko) * 2011-05-31 2012-07-18 주식회사 넥서스칩스 Eye-tracking을 이용한 컨버전스 자동 조절 장치 및 그 방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190021342A (ko) * 2016-06-28 2019-03-05 매직 립, 인코포레이티드 개선된 카메라 캘리브레이션 시스템, 타겟 및 프로세스
KR20180035172A (ko) * 2016-09-28 2018-04-05 코그넥스코오포레이션 동시적인 운동성 및 핸드-아이 교정
KR102369913B1 (ko) * 2021-11-12 2022-03-03 한화시스템(주) 복수 카메라의 캘리브레이션용 타겟 제어장치 및 그 방법

Also Published As

Publication number Publication date
US10032273B2 (en) 2018-07-24
CN104048674A (zh) 2014-09-17
US20140267681A1 (en) 2014-09-18
CN104048674B (zh) 2018-10-26
KR101690965B1 (ko) 2016-12-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101690965B1 (ko) 부정확한 캘리브레이션 타겟을 사용하는 머신 비전 시스템 캘리브레이션
Wasenmüller et al. Comparison of kinect v1 and v2 depth images in terms of accuracy and precision
EP3848901A2 (en) Method and apparatus for calibrating external parameters of image acquisition device, device and storage medium
US10008005B2 (en) Measurement system and method for measuring multi-dimensions
US9928595B2 (en) Devices, systems, and methods for high-resolution multi-view camera calibration
US9275431B2 (en) Method and system for calibrating laser measuring apparatus
CN105451012B (zh) 三维成像系统和三维成像方法
US20140240520A1 (en) System and method for calibration of machine vision cameras along at least three discrete planes
CN106959075B (zh) 利用深度相机进行精确测量的方法和系统
JP2012058076A (ja) 3次元計測装置及び3次元計測方法
CN108286946B (zh) 传感器位置标定和数据拼接的方法及系统
CN109901123A (zh) 传感器标定方法、装置、计算机设备和存储介质
Jiang et al. An accurate and flexible technique for camera calibration
US10146331B2 (en) Information processing system for transforming coordinates of a position designated by a pointer in a virtual image to world coordinates, information processing apparatus, and method of transforming coordinates
JP2019190969A (ja) 画像処理装置、画像処理方法
JP2011155412A (ja) 投影システムおよび投影システムにおける歪み修正方法
JP2018179577A (ja) 位置計測装置
Yang et al. Eccentricity error compensation for geometric camera calibration based on circular features
CN113763478B (zh) 无人车相机标定方法、装置、设备、存储介质及系统
JP2015206654A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、プログラム
CN117128870A (zh) 一种基于图像信息融合的结构动态位移测量方法和电子设备
JP2016206909A (ja) 情報処理装置、情報処理方法
JP7431220B2 (ja) 基準位置設定方法及び操作検出装置
EP3175327A1 (en) Accurately positioning instruments
CN111145268A (zh) 一种视频注册方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191212

Year of fee payment: 4