RealSense– category –

【はじめに】 第2章では、レーザーのスペックルのせいでラインの位置そのものが揺らぐことを説明しました。D435 の基準の配置(作動距離 200mm、三角測量角 30°)では、その大きさは列ごとに約 0.09 ピクセル(px)です。 では、実際に画像からラインの中心を...

【はじめに】 第1章では、光切断法の仕組みを説明しました。D435 を作動距離 200mm、三角測量角 30° で使うと、高さ1mm の段差でラインは約1ピクセル(px)しかずれません。0.1mm を測るには、ラインの位置を 0.1px の細かさで決める必要があります。 では、...

【はじめに】 物の高さや断面の形を、触らずに測る方法のひとつに光切断法があります。線状のレーザーを物に当て、それを斜めからカメラで撮ると、段差や凹凸に合わせてラインが曲がって写ります。その曲がり方から、高さを計算する方法です。工場の検査ラ...

構成 シリーズ「ハンドアイキャリブレーション入門」の第4章の前編です。第3章では、カメラの計測のばらつき（コーナー位置誤差）・姿勢の数・回転の大きさが精度にどう効くかを調べました。ただし第3章では、カメラのレンズの性質とボードの寸法は正確に...

【シリーズの構成】 章内容ロボットカメラ第1章ハンドアイキャリブレーションの考え方――第2章（今回）シミュレーションで AX = XB を解き、正しく解けることを確認シミュレーションシミュレーション第3章ノイズ・姿勢数・回転範囲で精度がどう変わるか、5...

カメラで見た物体をロボットでつかむには、「カメラとロボットがどういう位置関係にあるか」を正確に知っておく必要があります。これを求める作業がハンドアイキャリブレーションです。 カメラをロボットの手先に載せる構成（eye-in-hand）にも、カメラを...

【RealSenseセンサの立ち上げ】 Intel RealSenseは、デブスカメラの1つです。カラーカメラの映像とデプスカメラの映像を取得でき、これにより、3Dスキャンや物体検出などのタスクを実行できます。今後機械学習での物体認識等をこのRealSenseを用いて行って...

【RealSenseとYOLOを用いた物体認識概要】 今回はRealSenseセンサとYOLO7を用いて物体認識をすることにTryしてみる。 物体認識：YOLO7 三次元データ取得：RealSense　D435 GPU：GTX2080Super CPU：Intel(R) Core(TM) i7-9700F ＊備考：RealSense D435はUSB...