실용 가이드

마대 디팔레타이징 프로젝트에는 주로 다음 작업 절차가 포함됩니다.

사전 준비

마대 디팔레타이징 시나리오에서 마대의 사이즈를 확인해야 합니다.

전형적인 응용 프로젝트를 새로 만들기

1. 프로젝트를 만들기

메인 인터페이스 위에 메뉴 바에 있는 전형적인 응용 ‣ 전형적인 응용 프로젝트를 새로 만들기 를 클릭하거나 툴 바에 있는 전형적인 응용 프로젝트를 새로 만들기 를 클릭하여 다음과 같은 화면으로 들어갈 수 있습니다.

../../../../../_images/bag_shaped_selectscene_deploymentguidance.png

  1. 마대 를 선택하세요.

  2. 자체 정의한 프로젝트 명칭을 입력하세요.

  3. icon_selectfilepath_deploymentguidance 를 클릭하여 프로젝트 파일의 저장 경로(빈 폴더를 만드는 것을 권장함)를 선택하고 프로젝트를 만들기 를 클릭하세요.

2. 카메라 구성 및 캘리브레이션 완성하기

완전한 포인트 클라우드를 획득하려면 카메라 관련 구성 내용을 참고하여 카메라 구성 관련 작업을 완성하세요.

3. 물체 인식 및 관련 파라미터 설정하기

관련 파라미터 설정

  1. 3D ROI 를 클릭하여 3차원 공간의 ROI를 설정해 높이 정보를 획득합니다. 방법: Ctrl 및 마우스 왼쪽 키를 함께 눌러서 조정합니다.

    ../../../../../_images/bag_shaped_set3d.png

  2. 현재 시나리오의 대상 마대의 크기를 입력하세요.

물체 인식

  1. 포즈를 생성하기 를 클릭하여 물체를 인식하고 물체의 포즈를 획득합니다. 딥 러닝 결과 혹은 포즈 를 클릭하여 인식 결과를 확인할 수 있습니다.

    ../../../../../_images/bag_shaped_deep.png

  2. 포즈를 확인한 다음에 포즈를 편집하기 를 클릭하여 포즈 스텝 편집기 에 들어가 포즈에 대해 순서를 조정하고 정렬할 수 있습니다.

4. 프로젝트 배포 완료

결과를 미리 확인하고 문제가 없으면 프로젝트에 대해 구성함으로써 구성 가이드 설정을 마무리할 수 있습니다. 다른 통신 수요가 있으면 Mech-Center 메인 인터페이스에서 설정하세요.

구성 페이지에서 완성 을 클릭하면 오퍼레이터 인터페이스로 들어갈 것입니다.

실행 및 디버그

오퍼레이터 인터페이스 오른쪽에 있는 icon_run_1 을 클릭하여 프로젝트를 실행할 수 있으며 프로젝트 실행 시 사용자는 가장 높은 층의 포인트 클라우드 , 딥 러닝 결과 및 포즈 를 확인할 수 있습니다.

프로젝트 실행 결과가 그리 마음에 들지 않은 경우에 다음과 같은 방법을 통해 개선할 수 있습니다.

../../../../../_images/bag_shaped_problem.png

  • 사용자는 표준 모드 로 전환하여 프로젝트의 자세한 구조를 볼 수 있습니다. 스텝 사용 가이드 에 대해 알아본 후 스텝과 스텝의 파라미터를 추가 혹은 삭제함으로써 프로젝트를 수정하여 더욱 다양하고 복잡한 시나리오 수요에 충족할 수 있습니다.

프로젝트 디버깅이 완료되어 성공적으로 실행된 후, 사용자가 현장 데이터를 수집하여 후속 문제를 쉽게 피드백하거나, 프로젝트 중 어느 한 단계의 수행 효과가 좋지 않은 것을 발견하고 현장 환경이 아닌 곳에서 파라미터를 더 좋게 조정하고 싶을 때 데이터 저장 및 데이터 재생 도구를 사용하면 이러한 목적을 달성할 수 있습니다.

데이터 재생 도구를 사용하는 전제:

  1. 프로젝트 파일 (프로젝트가 완전하게 실행되며 오류가 없음).

  2. 프로젝트 실행 중에 수집된 풀타임 라이브 데이터 소스는 2D 컬러 맵, 뎁스 맵, 카메라 파라미터 파일을 포함하며 저장 방법은 데이터 저장 을 참고할 수 있습니다.