Mech-Vision을 통해 종이 상자의 포즈를 획득하기¶

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이 부분에서 사용자는 Mech-Vision을 이용하여 종이 상자의 포즈를 획득하는 방법에 대해 배울 수 있습니다.

사전 준비¶

같은 크기의 종이 상자 두 개를 준비하여 종이 박스의 사이즈(길이, 너비, 높이)를 기록합니다.

메크 마인드에서 제공한 캘리브레이션 보드를 준비합니다(캘리브레이션 보드에서 도트가 잘 보이고 눈에 띄는 긁힌 흔적이 없으며 캘리브레이션 보드가 뒤틀리지 않아야 함).

"전형적인 응용 프로젝트를 새로 만들기" 에서 프로젝트를 만듭니다.¶

Mech-Vision를 열어 인터페이스 상단에 있는 메뉴 바에서 전형적인 응용 ‣ 전형적인 응용을 새로 만들기 를 순서대로 클릭하세요. 다음으로 디팔레타이징 ‣ 단일 사이즈 디팔레타이징——사이즈 입력 을 선택하고 프로젝트 이름을 설정하고 디렉터리를 저장하여 프로젝트를 생성합니다.

카메라 설정 및 캘리브레이션¶

화면 지시에 따라 순서대로 다음 내용들을 완성해 보세요.

연결할 카메라를 선택하기

카메라 리스트에서 연결할 카메라를 더블 클릭하여 실제 카메라와 연결합니다. 연결이 성공되면 나머지 스텝은 활성화될 것입니다.
카메라 파라미터를 조정하기

Mech-Eye Viewer에서 내장된 defult 파라미터 그룹을 선택합니다.
카메라 캘리브레이션

우선 캘리브레이션 보드를 로봇 말단에 설치합니다.

캘리브레이션 시작하기 를 클릭하여 로봇 핸드-아이 캘리브레이션 사용 가이드 에 있는 내용을 참고로 캘리브레이션을 합니다.

캘리브레이션 완성 후에 캘리브레이션 보드를 제거하여 엔드 이펙터를 설치합니다.
캘리브레이션 결과

캘리브레이션 결과를 로드하면 카메라 구성에 대한 모든 스텝은 완성됩니다.

화면 하단에 있는 인식 을 클릭하여 다음 스텝으로 이동합니다.

물체 인식 관련 파라미터를 설정하기¶

다음 스텝들을 시작하기 전에 다음 그림과 같이 종이 상자를 카메라 시야 중앙에 임의로 놓으세요.

주의

Mech-Eye에서 사진 캡처를 통해 카메라 시야에 인식할 목표물만 있는지 확인합니다.

박스 사이즈:

화면 오른쪽 상자 사이즈라는 칸에서 기록한 박스 사이즈를 입력합니다. 모델 경로와 구성 파일 경로는 소프트웨어에서 미리 설정된 것이어서 바꿀 필요가 없습니다.
3D ROI:

화면 왼쪽 상단에 있는 3D ROI 를 클릭하여 목표 구역 설치 창으로 들어갑니다. 이 창에서 ROI에 대한 설정을 합니다.

“Ctrl 키 + 마우스 왼쪽 버튼” 으로 네모난 틀의 에지에 있는 초록색 네모를 드래그하여 ROI을 조정합니다.

주의

조정된 초록색 네모난 틀 안에 인식할 목표물이 모두 있어야 하며 목표물의 표인트 클라우드를 절단해서는 안 됩니다.
딥 러닝 결과&포즈

포즈를 생성하기 를 클릭한 후 프로젝트가 실행되며 딥 러닝 결과와 포즈를 출력합니다. 다음과 같습니다.

딥 러닝 결과

포즈

프로젝트가 실행되는 과정에서 오류 메시지가 나타나 아래와 같은 딥 러닝 결과를 출력하면 딥 러닝 추론이 실패했다는 것입니다.

다음과 같은 방법을 통해 문제를 해결하십시오.

믿음도를 낮추십시오.

입력된 종이 상자의 사이즈가 실제 사이즈와 일치한지 확인하십시오.

3D ROI 영역을 다시 선택하십시오.

카메라의 이미징 효과를 확인하고 파라미터를 조정하십시오.

물체가 배치된 상태를 조절하십시오.

확인하면 화면 하단에 있는 구성 을 클릭하여 다음 스텝을 진행하세요.

구성을 완료하고 최종 실행 결과를 확인하기¶

이로써 프로젝트 설정을 완성했습니다. 완성 을 클릭하여 프로젝트 구성을 완성시켜 자체 정의 모드로 들어갑니다.

Mech-Vision의 관련 작업이 끝났습니다. 다음 부분의 내용을 계속 살펴보십시오.