Camera and robot calibration

Singh, Abhishek

Camera and robot calibration

DSpace Repository

Language: English čeština

Camera and robot calibration

dc.contributor.advisor	Novák, Jakub
dc.contributor.author	Singh, Abhishek
dc.date.accessioned	2025-12-10T23:09:22Z
dc.date.available	2025-12-10T23:09:22Z
dc.date.issued	2024-12-13
dc.identifier	Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10563/57102
dc.description.abstract	Tato práce představuje návrh a implementaci plně automatizovaného kalibračního systému kamera-robot pro průmyslové aplikace pick-and-place, který využívá externí statickou kameru. Přesná kalibrace má zásadní význam pro to, aby roboty mohly interpretovat vizuální data a provádět úlohy, jako je detekce, lokalizace a manipulace s objekty. Výzkum se zaměřuje na řešení dvou hlavních úkolů: odhad vlastních parametrů kamery pro korekci zkreslení objektivu a výpočet geometrického vztahu mezi kamerou a souřadnými systémy robotu prostřednictvím kalibrace robot-kamera. Pro vnitřní kalibraci byla použita Zhangova metoda s využitím několika planárních vzorů, přičemž nejvyšší přesnosti dosáhla deska ChArUco, která poskytla chybu reprojekce přibližně 0,18 pixelu. Kalibrace systému robot-kamera byla provedena pomocí funkce cv2.calibrateHandEye() z modulu OpenCV na základě Tsai-Lenzova algoritmu. Výsledná transformační matice umožnila přesnou transformaci poloh objektů ze souřadného systému kamery do souřadného systému robotu. Ověření systému bylo provedeno prostřednictvím aplikace pick-and-place v reálném prostředí s využitím detekce značek ArUco. Z 20 pokusů bylo úspěšně dokončeno 18 operací, což potvrdilo přesnost a spolehlivost kalibračního přístupu. Systém byl vyvinut s využitím nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem včetně knihoven OpenCV, NumPy, SciPy a socketů Python pro komunikaci s robotem přes TCP/IP. Výsledky ukazují, že vysoce přesné a škálovatelné kalibrace lze dosáhnout i bez proprietárního softwaru. Řešení je praktické pro průmyslovou automatizaci a v budoucnu může být rozšířeno na systémy s více kamerami nebo systémy integrované do ROS.
dc.format	74
dc.language.iso	en
dc.publisher	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	Detekce ArUco značek	cs
dc.subject	Kalibrace kamery	cs
dc.subject	Kalibrace robotu a kamery	cs
dc.subject	OpenCV	cs
dc.subject	Automatizace manipulace s materiálem	cs
dc.subject	Robotické vidění	cs
dc.subject	ArUco Marker Detection	en
dc.subject	Camera Calibration	en
dc.subject	Eye-on-Base Configuration	en
dc.subject	Hand-Eye Calibration	en
dc.subject	OpenCV	en
dc.subject	Pick-and-Place Automation	en
dc.subject	Robot Vision	en
dc.title	Camera and robot calibration
dc.title.alternative	Camera and robot calibration
dc.type	bakalářská práce	cs
dc.contributor.referee	Spaček, Ľuboš
dc.date.accepted	2025-06-10
dc.description.abstract-translated	This thesis presents the design and implementation of a fully automated camera-robot calibration system for industrial pick-and-place applications, using a single external camera in an eye-on-base configuration. Accurate calibration is critical for enabling robots to interpret visual data and perform tasks such as object detection, localization, and manipulation. The research focuses on solving two core challenges: estimating the intrinsic parameters of the camera to correct lens distortion and computing the geometric relationship between the camera and the robot's coordinate systems through hand-eye calibration. Zhang's method was employed for intrinsic calibration using multiple planar patterns, with the ChArUco board achieving the highest accuracy, yielding a reprojection error of approximately 0.18 pixels. Hand-eye calibration was performed using OpenCV's cv2.calibrateHandEye() function based on the Tsai-Lenz algorithm. The final transformation matrix allowed accurate conversion of object poses from camera to robot coordinates. System validation was conducted through a real-world pick-and-place experiment using ArUco marker detection. Out of 20 attempts, 18 operations were completed successfully, confirming the precision and reliability of the calibration approach. The system was developed using open-source tools including OpenCV, NumPy, SciPy, and Python sockets for TCP/IP robot communication. The results demonstrate that high-accuracy, scalable calibration can be achieved without proprietary software. The solution is practical for industrial automation and can be extended to multi-camera or ROS-integrated systems in future work.
dc.description.department	Ústav automatizace a řídicí techniky
dc.thesis.degree-discipline	Intelligent Systems with Robots	cs
dc.thesis.degree-discipline	Intelligent Systems with Robots	en
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky	cs
dc.thesis.degree-grantor	Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics	en
dc.thesis.degree-name	Bc.
dc.thesis.degree-program	Applied Informatics in Industrial Automation	cs
dc.thesis.degree-program	Applied Informatics in Industrial Automation	en
dc.identifier.stag	69216
dc.date.submitted	2025-05-27