타이어 제거와 조작은 자동차나 바퀴에 손상을 쉽게 줄 수 있기 때문에 작업자들에게 번거로운 작업이다. 이런 작업을 자동화하기 위해서는 다양한 바퀴 유형과 환경을 다룰 수 있는 정확성 높은 고품질 이미지를 제공할 수 있는 머신비전 시스템을 갖춰야 한다. Story 로보타이어의 CEO인 빅터 다롤피는 Lockheed Martin과 같은 회사에서 제조 및 공정 효율성 개선을 위해 수년간 일한 경력이 있다. 몇 년 전 자신의 타이어를 교체하면서 겪은 경험을 바탕으로 자동화를 통해 이런 일반 작업에 얼마나 더 큰 효율성과 안전성을 가져다줄수 있을지 관심을 갖게 됐다. 최근 로봇 공학, AI, 및 3D 머신 비전의 발달로 새로운 방식이 가능하다는 것을 인지했다. 또한 제대로 실행된다면 자동화 방식이 업계를 변화시키고 개선할 것임을 보았고 로보타이어를 설립하게 됐다. Challenges 타이어를 제거하고 교체하는 작업은 간단해 보이지만 자동화 시스템이 처리해야하는 많은 변수를 가지고 있었다. 자동화를 가능하게 하기 위해서는 무한대의 차량, 바퀴, 고정시켜야 하는 나사 및 타이어의 위치까지 고려해야 했다. 이런 모든 조합을 감지하려면 움직이는 로봇에 장착해 여러 각도에서
반복 가능한 초정밀 계측 수행 능력은 다양한 머신 비전 시스템의 성능 극대화에 필수다. 이런 시스템에서 telecentric lens를 이용하면 가능한 최상의 정밀도를 얻을 수 있다. 이 단원에서는 Telecentric Lens 고유의 성능 특성과 telecentricity가 시스템 성능에 어떤 영향을 줄 수 있는지에 대해 설명한다. Zero Angular Field of View: Parallax Error 제거 일반 렌즈는 렌즈와 피사체 사이 거리가 증가하면 배율이 높아지는 angular field of view를 갖고 있다. 이는 사람의 시각을 통한 깊이 인지 방식과 같은 것이다. 이 angular field of view는 perspective error라고도 부르는 parallax를 유발하는데 피사체가 움직일 경우(심지어 depth of field 안에서 움직이는 경우에도) 배율이 바뀌어 비전 시스템의 관찰을 통한 측정값이 변경됨으로써 정확성을 떨어뜨린다. Telecentric Lens는 일정한 non-angular field of view를 가져 표준 렌즈의 parallax error 특성을 제거한다. 렌즈로부터의 거리에 관계없이 Telecentr