Açık Kalp Cerrahisinin Stereo 3D Görselleştirilmesi için İdeal Yapılandırmayı Belirlemek için Kamera Konumlarının Robotlu Testi

Özet

3D stereo videoların insan derinliği algısı kamera ayrımına, yakınsama noktasına, nesneye olan uzaklığa ve aşinalığına bağlıdır. Bu makale, ideal kamera yapılandırmasını belirlemek için canlı açık kalp ameliyatı sırasında hızlı ve güvenilir test verisi toplama için robotlaştırılmış bir yöntem sönmektedir.

Özet

Cerrahi prosedürlerden elde edilen Stereo 3D video, tıp eğitimi için son derece değerli olabilir ve klinik iletişimi geliştirebilir. Ama ameliyathaneye ve cerrahi alana girişler kısıtlı. Steril bir ortamdır ve fiziksel alan cerrahi personel ve teknik ekipmanlarla kalabalıktır. Bu ortamda, cerrahi işlemlerin engelsiz yakalanması ve gerçekçi bir şekilde çoğaltılması zordur. Bu makale, farklı kamera taban çizgisi mesafelerinde ve yakınsama mesafelerinde stereoskopik 3D videoların hızlı ve güvenilir veri toplaması için bir yöntem sunun. Ameliyat sırasında minimum parazitle, yüksek hassasiyet ve tekrarlanabilirlikle test verilerini toplamak için kameralar çift kollu bir robotun her eline tutturuldu. Robot ameliyathaneye tavana monte edilmiş. 10 mm artımlı adımlarda ve 1100 mm ve 1400 mm'lik iki yakınsama mesafesinde 50-240 mm arasında taban çizgisi mesafesine sahip bir dizi test pozisyonundan geçen zamanlanmış bir dizi senkronize kamera hareketi gerçekleştirmek için programlandı. Art arda 40 5'li video örneğine izin vermek için ameliyata ara verildi. Toplam 10 cerrahi senaryo kaydedildi.

Giriş

Cerrahide 3D görselleştirme eğitim, tanılar, ameliyat öncesi planlama ve ameliyat sonrası değerlendirme için ^{kullanılabilir1,2}. Gerçekçi derinlik algısı normal ve anormal anatomilerin ^{3,4,5,6'sının} anlaşılmasına neden olabilir. Cerrahi işlemlerin basit 2D video kayıtları iyi bir başlangıçtır. Bununla birlikte, derinlik algısının olmaması, ameliyatsız meslektaşların farklı anatomik yapılar arasındaki antero-posterior ilişkileri tam olarak anlamalarını zorlayabilir ve bu nedenle anatominin yanlış yorumlanması riskini de doğurabilir7,8,9,10.

3D görüntüleme deneyimi beş faktörden etkilenir: (1) Kamera yapılandırması Şekil 1, (2) Taban çizgisi uzaklığında (kameralar arasındaki ayrım) gösterildiği gibi paralel veya toed-in olabilir. (3) İlgi çekici nesneye ve arka plan gibi diğer sahne özelliklerine uzaklık. (4) Ekran boyutu ve görüntüleme konumu gibi görüntüleme cihazlarının özellikleri1,11,12,13. (5) İzleyenlerin bireysel ^{tercihleri14,15}.

3D kamera kurulumu tasarlamak, çeşitli kamera taban çizgisi mesafelerinde kaydedilen test videolarının yakalanması ve öznel veya otomatik değerlendirme için kullanılacak yapılandırmalarla başlar16,17,18,19,20. Keskin görüntüler yakalamak için kamera mesafesi cerrahi alana sabit olmalıdır. Otomatik odaklama, görünüme gelebilecek ellere, aletlere veya kafalara odaklanacak şekilde ayarlanacağı için sabit odak tercih edilir. Ancak, ilgi alanı cerrahi alan olduğunda bu kolayca elde edilemez. Ameliyathaneler sınırlı erişim alanlarıdır, çünkü bu tesislerin temiz ve steril tutulması gerekir. Teknik ekipmanlar, cerrahlar ve ovma hemşireleri genellikle iyi bir görsel genel bakış ve verimli bir iş akışı sağlamak için hastanın etrafında yakından kümelenir. Kamera konumlarının 3D görüntüleme deneyimi üzerindeki etkisini karşılaştırmak ve değerlendirmek için, şekil, boyut ve renk gibi nesne özellikleri 3D görüntüleme deneyimini etkileyebileceğinden, kamera konumlarının tam bir test aralığı aynı sahneyi kaydediyor ^{olmalıdır21}.

Aynı nedenle, farklı cerrahi prosedürlerde kamera pozisyonlarının tam test aralıkları tekrarlanmalıdır. Tüm pozisyon sırası yüksek doğrulukla tekrarlanmalıdır. Cerrahi bir ortamda, taban çizgisi mesafesinin manuel olarak ayarlanması gereken mevcut ^yöntemler22 veya sabit taban çizgisi mesafelerine sahip farklı kamera ^çiftleri23 , hem alan hem de zaman kısıtlamaları nedeniyle mümkün değildir. Bu zorluğu gidermek için bu robotlaştırılmış çözüm tasarlandı.

Veriler, ameliyathanedeki tavana monte edilmiş çift kollu işbirlikçi endüstriyel robotla toplandı. Kameralar robotun bileklerine tutturuldu ve Şekil 2'de gösterildiği gibi taban çizgisi mesafesini artırarak yay şeklinde bir yörünge boyunca hareket etti.

Yaklaşımı göstermek için 4 farklı doğumsal kalp kusuru olan 4 farklı hastadan 10 test serisi kaydedildi. Ameliyatta duraklama mümkün olduğunda sahneler seçildi: cerrahi onarımdan hemen önce ve sonra atan kalplerle. Kalpler tutuklandığında diziler de yapıldı. Ameliyatlar, sahneyi yakalamak için farklı kamera yakınsama mesafeleri ve taban çizgisi mesafeleri ile kırk 5 sıra toplamak için 3 dakika 20 s duraklatıldı. Videolar daha sonra işlendi, klinik ekip için 3D olarak gösterildi, 3D videonun 0-5 arasında bir ölçek boyunca ne kadar gerçekçi olduğunu derecelendirdi.

Parmaklı stereo kameralar için yakınsama noktası, her iki görüntüdeki orta noktaların buluştuğu yerdir. Yakınsama noktası, prensip olarak nesnenin önüne, içine veya arkasına yerlenebilir, bkz. Yakınsama noktası nesnenin önünde olduğunda, nesne yakalanır ve sol kamera görüntüsü için orta çizginin solunda ve sağ kamera görüntüsü için orta çizginin sağında görüntülenir (Şekil 1A). Yakınsama noktası nesnenin arkasında olduğunda tam tersi geçerlidir (Şekil 1B). Yakınsama noktası nesne üzerinde olduğunda, nesne kamera görüntülerinin orta çizgisinde de görünür (Şekil 1C), görüntüleri birleştirmek için gözlerini kısmak gerekmediğinden muhtemelen en rahat görüntülemeyi sağlayacaktır. Rahat stereo 3D video elde etmek için, yakınsama noktasının ilgi çekici nesnenin üzerinde veya biraz arkasında bulunması gerekir, aksi takdirde izleyicinin gönüllü olarak dışa doğru gözlerini kısması gerekir (ekzotropi).

Veriler, kameraları konumlandırmak için çift kollu işbirlikçi bir endüstriyel robot kullanılarak toplanmıştı (Şekil 2A-B). Robot ekipmansız 38 kg ağırlığındadır. Robot özünde güvenlidir; beklenmedik bir etki algıladığında, hareket etmeyi durdurur. Robot, C-mount lensli 5 Megapiksel kameraları önceden belirlenmiş taban çizgisi mesafelerinde duran yay şeklindeki bir yörünge boyunca konumlandırmak için programlandı (Şekil 2C). Kameralar, Şekil 3'te gösterildiği gibi adaptör plakaları kullanılarak robot ellere tutturuldu. Her kamera saniyede 25 kare olarak kaydedildi. Lensler f-stop 1/8'de, odak noktası ilgi çekici nesneye (kalbin yaklaşık geometrik merkezi) sabitlenmiş olarak ayarlanmıştır. Her görüntü çerçevesinin iki video akışını senkronize etmek için kullanılan bir zaman damgası vardı.

Robot bileği ve kamera arasındaki ofsetler kalibre edildi. Bu, Şekil 4'te gösterildiği gibi kamera görüntülerinin artılarını hizalayarak elde edilebilir. Bu kurulumda, robot bileğindeki montaj noktasından ve kamera görüntü sensörünün merkezinden toplam çevirisel ofset, Şekil 5'te görüntülenen X yönünde 55,3 mm ve Z yönünde 21,2 mm idi. Dönme ofsetleri 1100 mm yakınsama mesafesinde ve 50 mm taban çizgisi mesafesinde kalibre edildi ve robot kontrol panelindeki joystick ile manuel olarak ayarlandı. Bu çalışmadaki robot, Kartezyen alanında 0,02 mm ve 0,01 derece dönme ^{çözünürlüğü24} belirli bir hassasiyete sahipti. 1100 m yarıçapında, 0,01 derecelik bir açı farkı orta noktayı 0,2 mm dengeler. 50-240 mm'lik ayırmadan tam robot hareketi sırasında, her kamera için çapraz çizgi ideal yakınsama merkezinden 2 mm içindeydi.

Kameraların görüş alanının merkezi etrafında 50-240 mm arasında değişen 10 mm'lik artışlarla simetrik olarak ayrılmasıyla taban çizgisi mesafesi adım adım artırıldı (Şekil 2). Kameralar her pozisyonda 5 sn boyunca durma noktasında tutuldu ve 50 mm/s hızında pozisyonlar arasında hareket etti. Yakınsama noktası grafik kullanıcı arabirimi kullanılarak X ve Z yönleriyle ayarlanabilir (Şekil 6). Robot, çalışma aralığında buna göre takip etti.

Yakınsama noktasının doğruluğu, Şekil 7A ve B'deki tekdüze üçgenler ve değişken adları kullanılarak tahmin edildi. 'z' yüksekliği, Pisagor teoremi ile 'R' yakınsama mesafesinden hesaplanmıştır.

Şekil 7A'da gösterildiği gibi, gerçek yakınsama noktası istenen noktadan daha yakın olduğunda, '_f1' hata mesafesi

Benzer şekilde, yakınsama noktası istenen noktaya kadar distal olduğunda, '_f2' hata mesafesi

Burada 'e' , kalibrasyon sırasında maksimum taban çizgisi ayrımında en fazla 2 mm (D = 240 mm) artı işareti arasındaki maksimum ayrımdı. R = 1100 mm (z = 1093 mm) için hata ± 9,2 mm'den azdı. R = 1400 mm (z = 1395 mm) için hata 11,7 mm ±. Yani, yakınsama noktasının yerleştirilmesinin hatası istenenin% 1'i içindeydi. Bu nedenle 1100 mm ve 1400 mm'lik iki test mesafesi iyi ayrılmıştır.

Protokol

Deneyler İsveç'in Lund kentindeki yerel Etik Kurulu tarafından onaylandı. Katılım gönüllülük esasına dayalıydı ve hastaların yasal vasileri bilgilendirilmiş yazılı onay verdi.

1. Robot kurulumu ve konfigürasyonu

NOT: Bu deneyde çift kollu işbirlikçi endüstriyel robot ve dokunmatik ekranlı standart kontrol paneli kullanıldı. Robot, RobotWare 6.10.01 kontrol yazılımı ve robot entegre geliştirme ortamı (IDE) RobotStudio 2019.525 ile kontrol ediliyor. Robot uygulaması, kayıt uygulaması ve postprocessing komut dosyaları da dahil olmak üzere yazarlar tarafından geliştirilen yazılım gitHub deposunda ^mevcuttur26.

DİkKAT: Robot programının kurulumu ve testi sırasında koruyucu gözlükler ve daha düşük hız kullanın.

1. Robotu, üreticinin spesifikasyonlarına uygun olarak, ürün ^{spesifikasyonu24'teki} 25. Kolların serbestçe hareket edebildiğinden ve görüş alanına görüş hattının göze çarpmamasını sağlayın.
   DİkKAT: Robotu yüksek bir konuma monte ederken kaldırma veya emniyet halatları kullanın.
2. Robotun tabanında bulunan çalıştırma anahtarını çevirerek robotu başlatın. 47-5625 sayfalarındaki kullanım kılavuzunda açıklanan prosedürü izleyerek robotu kalibre edin.
3. Robot IDE'i bir Windows bilgisayarında başlatın.
4. Fiziksel robot sistemine bağlanın (kullanım kılavuzu sayfası ¹⁴⁰²⁷).
5. Robot programı ve kullanıcı arayüzü için uygulama kitaplıklarının kodunu robota yükleyin:
   1. Tavana monte robot için robot kodu Robot/InvertedCode klasöründe ve Robot/TableMountedCode'da masaya monte robot içindir. Dosyaların her biri için left/Data.mod, left/MainModule.mod, right/Data.mod ve right/MainModule.mod:
   2. Dosyayla (Veri veya MainModule) aynı ada sahip yeni bir program modülü oluşturun (bkz. çalışma kılavuzu sayfası ³¹⁸²⁷) ve dosya içeriğini yeni modüle kopyalayın.
   3. Dosyaları robota kaydetmek için Robot IDE'sinde Uygula'ya basın.
6. FPApp klasöründe bulunan robot uygulama dosyaları TpSViewStereo2.dll, TpsViewStereo2.gtpu.dll ve TpsViewStereo2.pdb robota aktarmak için Dosya Aktarımı'nı (kullanım kılavuzu sayfası 34627) kullanın. Bu adımdan sonra robot IDE daha fazla kullanılmayacaktır.
7. Grafik arayüzünü yeniden yüklemek için robot dokunmatik ekranın (FlexPendant) arkadaki Sıfırla düğmesine basın. Stereo2 robot uygulaması artık dokunmatik ekran menüsünün altında görülebilecek.
8. Github deposundaki kök klasörde bulunan komut dosyası install_all_linux.sh çalıştırarak kayıt uygulamasını (Liveview) ve postprocessing uygulamasını bir Ubuntu 20.04 bilgisayarına yükleyin.
9. Her kamerayı robota monte edin. Montaj için gereken bileşenler Şekil 3A'da görüntülenir.
   1. Lensi kameraya takın.
   2. Kamerayı üç M2 vidalı kamera adaptör plakasına monte edin.
   3. Dairesel montaj plakasını, kameranın karşı tarafında dört M6 vidalı kamera adaptör plakasına monte edin.
10. Diğer kamera için 1.9.1-1.9.3 adımlarını yineleyin. Elde edilen derlemeler Şekil 3B ve Şekil 3C'de gösterildiği gibi yansıtılır.
11. Adaptör plakasını Şekil 3D'de gösterildiği gibi dört M2,5 vida ile robot bileğine monte edin.
    1. Tavana monte bir robot için: Şekil 3C'deki sol kamerayı Şekil 2A'da gösterildiği gibi sol robot koluna takın.
    2. Masaya monte edilmiş bir robot için: Şekil 3C'deki sol kamerayı sağ robot koluna takın.
12. USB kablolarını Şekil 3E'de gösterildiği gibi kameralara ve Ubuntu bilgisayarına bağlayın.

2. Kamera kalibrasyonunu doğrulayın

1. Robot dokunmatik ekranında Menü düğmesine basın ve robot uygulamasını başlatmak için Stereo2'yi seçin. Bu, Şekil 6A'da gösterildiği gibi ana ekranı açacaktır.
   1. Ana ekranda, robot uygulamasında 1100 mm'ye başlamak için Git'e basın ve robotun başlangıç konumuna geçmesini bekleyin.
   2. Koruyucu lens kapaklarını kameralardan çıkarın ve USB kablolarını Ubuntu bilgisayarına bağlayın.
   3. Kamera sensörlerinden 1100 mm uzaklıktaki baskılı kalibrasyon ızgarasını (CalibrationGrid.png depoya yerleştirin. İlgili karelerin doğru tanımlanmasını kolaylaştırmak için, ızgaranın ortasında bir yere küçük bir vida somunu yerleştirin veya işaretleyin.
2. Kayıt uygulamasını Ubuntu bilgisayarında başlatın (github deposunun içindeki canlı görüntü klasöründe bulunan komut dosyasını start.sh çalıştırın). Bu, Şekil 4'te gösterildiği gibi arabirimi başlatır.
   1. Diyaframı ayarlayın ve diyafram ve netleme halkaları ile lense odaklanın.
   2. Kayıt uygulamasında, nişangahları görselleştirmek için Crosshair'i kontrol edin.
3. Kayıt uygulamasında, şekil 4'te gösterildiği gibi, artı işaretinin her iki kamera görüntüsünde de kalibrasyon ızgarasıyla aynı konumda hizalaşabildiğine emin olun. Büyük olasılıkla, aşağıdaki gibi bazı ayarlamalar gerekecektir:
   1. Haçlar üst üste gelmezse, Şekil 6B'de gösterildiği gibi ayar ekranını açmak için robot dokunmatik ekranındaki robot uygulamasındaki Dişli simgesine (sol alt Şekil 6A) basın.
   2. 1'e basın. Şekil 6B'de gösterildiği gibi Pos'ı Başlat'a gidin.
   3. Kamera konumunu ayarlamak için robotu joystick ile koşun (kullanım kılavuzu sayfası ³¹²³).
   4. Her robot kolu için takım konumunu güncelleyin. 3'e basın. Sol Aracı Güncelleştir ve 4. Kalibrasyonu sırasıyla sol ve sağ kol için kaydetmek için Sağ Aleti Güncelleyin.
   5. Ana ekrana dönmek için Arka Ok simgesine (sağ üst, Şekil 6B) basın.
4. Robot uygulamasında DenemeYi Çalıştır 'a (Şekil 6A) basın ve artı işaretinin hizaladığını doğrulayın. Aksi takdirde, 2.3-2.3.5 adımlarını yineleyin.
5. Bu noktada mesafelerde ve/veya zamanda herhangi bir değişiklik ekleyin ve test edin. Bu, robot program kodunda ve gelişmiş robot programlama becerilerinde değişiklikler gerektirir. Sol görevdeki (kol) Veri modülündeki aşağıdaki değişkenleri değiştirin: tamsayı dizisi değişkeni Uzaklıklar'da istenen ayırma mesafeleri, tamsayı dizisindeki yakınsama mesafeleri ConvergencePos ve nwaittime değişkenini (saniye olarak değer) düzenleyerek her adımda saati düzenleyin.
   DİkKAT: Canlı ameliyat sırasında asla test edilmemiş bir robot programı çalıştırmayın.
6. Kalibrasyon tamamlandığında, robot kollarını bekleme konumuna yükseltmek için Yükselt'e basın.
7. İsteğe bağlı olarak robotu kapatın.
   NOT: Yordam yukarıdaki adımlardan herhangi biri arasında duraklatılabilir.

3. Ameliyatın başlangıcında hazırlık

1. Robotun tozunu ala.
   1. Robot kapalıysa, robotun tabanında bulunan Başlat düğmesini açarak başlatın.
2. Robot uygulamasını 2.1 ve 2.2 adımlarında açıklanan dokunmatik ekran ve kayıt uygulamasında başlatın.
3. Kayıt uygulamasında, videonun kaydedileceği klasörü oluşturun ve seçin ( Klasörü Değiştir'e basın).
4. Robot uygulamasında: dişli simgesine basın, kameraları hastaya göre konumlandırın. Görüntü cerrahi alanı yakalayabilmesi için sırasıyla Robot ve Yükseklikten El Mesafesi için +/- tuşuna basarak X ve Z yönünü değiştirin. Robotu veya hastayı manuel olarak hareket ettirerek Y yönünde konumlandırmayı gerçekleştirin.
   NOT: Hazırlıklar 3.1-3.4 hazırlık adımları arasında duraklatılabilir.

4. Deney

DİkKAT: Tüm personel deney hakkında önceden bilgilendirilmelidir.

1. Ameliyatı durdurun.
   1. Ameliyathane personeline deneyin başlatıldığını bildirin.
2. Kayıt uygulamasında Kaydet'e basın.
3. Robot uygulamasında Çalıştır deneyine basın.
4. Program çalışırken bekleyin; robot bittiğinde dokunmatik ekranda robot uygulamasında "Bitti" görüntüler.
5. Çık'a basarak kayıt uygulamasında kaydı durdurun.
   1. Ameliyathane personeline deneyin bittiğini bildirin.
6. Ameliyata devam et.
   NOT: Deneme, 4.1-4.6 adımları sırasında duraklatılamaz.

5. Tekrarlayın

1. Başka bir dizi yakalamak için 4.1-4.6 adımlarını ve farklı ameliyatlardan dizileri yakalamak için 3.1-3.4 adımlarını ve 4.1-4.6 adımlarını yineleyin. Yaklaşık on tam dizi yakalayın.

6. İşlem Sonrası

NOT: Aşağıdaki adımlar, çoğu video düzenleme yazılımı veya postprocessing klasöründe sağlanan komut dosyaları kullanılarak gerçekleştirilebilir.

1. Bu durumda, videoyu RAW biçiminde kaydedilirken debayer:
   1. Şekil 8A'da gösterilen debayer uygulamasını açmak için .sh postprocessing/debayer/run komut dosyasını çalıştırın.
   2. Giriş Dizinine Gözat'a basın ve RAW videonun olduğu klasörü seçin.
   3. Çıktı Dizinine Gözat'a basın ve ortaya çıkan debayerlenmiş ve renk ayarlı video dosyaları için bir klasör seçin.
   4. Debayer'e basın! ve işlem bitene kadar bekleyin - Şekil 8B'de gösterildiği gibi her iki ilerleme çubuğu da doludur.
2. Sağ ve sol senkronize videoları 3D stereo formatla ^{birleştirin28}:
   1. Birleştirme uygulamasını başlatmak için postprocessing/merge_tb/run.sh komut dosyasını çalıştırın; Şekil 8C'de gösterilen grafik kullanıcı arayüzünü açar.
   2. Giriş Dizinine Gözat'a basın ve debayered video dosyalarının olduğu klasörü seçin.
   3. Çıktı Dizinine Gözat'a basın ve elde edilen birleştirilmiş 3D stereo dosya için bir klasör seçin.
   4. Birleştir'e basın! ve Şekil 8D'deki bitiş ekranı gösterilene kadar bekleyin.
3. Videodaki her kamera mesafesine metin etiketleri eklemek için Premiere Pro gibi hazır video düzenleme yazılımını kullanın.
   NOT: Videoda, robot her hareket halinde olduğunda görünür bir sarsıntı vardır ve kamera mesafesi artmıştır. Bu deneyde kamera mesafeleri için A-T etiketleri kullanıldı.

7. Değerlendirme

1. Videoyu etkin bir 3B projektörle üst-alt 3D formatında görüntüleyin.
2. Görüntüleme deneyimi görüntüleme açısına ve ekrana olan uzaklıklara bağlıdır; hedeflenen kitleyi ve kurulumu kullanarak videoyu değerlendirin.

Sonuçlar

Video1'de, üst-alt stereoskopik 3D'de en üste yerleştirilmiş doğru görüntüye sahip kabul edilebilir bir değerlendirme videosu gösterilir. Başarılı bir sıra keskin, odaklanmış ve eşitlenmemiş görüntü çerçeveleri olmadan olmalıdır. Eşitlenmemiş video akışları, Video 2 dosyasında gösterildiği gibi bulanıklığa neden olur. Yakınsama noktası, Şekil 9A,B'de görüldüğü gibi kamera ayrımından bağımsız olarak yatay olara...

Tartışmalar

Canlı cerrahi sırasında, 3D video veri toplama için kullanılan deneyin toplam süresi hasta için güvenli olacak şekilde sınırlandırıldı. Nesne odaklanmamış veya aşırı pozlanmışsa, veriler kullanılamaz. Kritik adımlar kamera aleti kalibrasyonu ve kurulumu sırasındadır (adım 2). Ameliyat başladığında kamera diyaframı ve netlem değiştirilemez; kurulum ve ameliyat sırasında da aynı aydınlatma koşulları ve mesafe kullanılmalıdır. Kalbin çekilen videoda ortalanabilmesini sağlamak iç...

Malzemeler

Name	Company	Catalog Number	Comments
2 C-mount lenses (35 mm F2.1, 5 M pixel)	Tamron	M112FM35	Rated for 5 Mpixel
3D glasses (DLP-link active shutter)	Celexon	G1000	Any compatible 3D glasses can be used
3D Projector	Viewsonic	X10-4K	Displays 3D in 1080, can be exchanged for other 3D projectors
6 M2 x 8 screws			To attach the cXimea cameras to the camera adaptor plates
8 M2.5 x 8 screws			To attach the circular mounting plates to the robot wrist
8 M5 x 40 screws			To mount the robot
8 M6 x 10 screws with flat heads			For attaching the circular mounting plate and the camera adaptor plates
Calibration checker board plate (25 by 25 mm)			Any standard checkerboard can be used, including printed, as long as the grid is clearly visible in the cameras
Camera adaptor plates, x2			Designed by the authors in robot_camera_adaptor_plates.dwg, milled in aluminium.
Circular mounting plates, x2			Distributed with the permission of the designer Julius Klein and printed with ABS plastic on an FDM 3D printer. License Tecnalia Research & Innovation 2017. Attached as Mountingplate_ROBOT_SIDE_ NewDesign_4.stl
Fix focus usb cameras, x2 (5 Mpixel)	Ximea	MC050CG-SY-UB	With Sony IMX250LQR sensor
Flexpendant	ABB	3HAC028357-001	robot touch display
Liveview			recording application
RobotStudio			robot integrated development environment (IDE)
USB3 active cables (10.0 m), x2			Thumbscrew lock connector, water proofed.
YuMi dual-arm robot	ABB	IRB14000