Mech-Vision V1.6 업데이트 설명

이 부분에서는 Mech-Vision 1.6 버전의 새로운 기능, 기능 최적화 및 버그 수정에 대해 설명합니다.

Mech-Vision 1.6.2 업데이트 설명

기능 추가

스텝 "픽 포인트를 예측하기(단일 물체 유형)" 추가

Mech-Vision 1.6.2 버전에는 픽 포인트를 예측하기(단일 물체 유형) 스텝을 추가했습니다. 이 스텝은 2D 맵과 3D 뎁스 맵에서 이미지 중에 피킹 할 수 있는 물체를 식별하고 해당 픽 포인트를 출력할 수 있으며, 이는 일반적으로 같은 유형의 흩어져 있는 물체를 분류하는 데 사용됩니다.

이 스텝을 수행하기 위해 딥러닝 환경을 별도로 설치할 필요는 없으며, 사용자가 사용하는 딥러닝 서버의 포트 번호(60000~65535)를 지정하고 딥 러닝 모델을 도입해야 합니다. 다른 유형의 물체는 다른 모델을 사용해야 하며 해당 유형 물체의 모델을 획득하려면 메크마인드 엔지니어에게 문의하십시오.

다른 참고 사항은 《픽 포인트를 예측하기》스텝의 주의사항 내용을 참조하세요.

기능 최적화

"임의의 물체 피킹" 전형적인 응용 프로젝트 최적화

"임의의 물체 피킹" 전형적인 응용 프로젝트에는 임의의 물체 피킹 및 임의의 물체 피킹(피킹 용기 없음) 이 포함됩니다. Mech-Vision 1.6.2 버전에서는 특별 버전을 다운로드하지 않고 "임의의 물체 피킹" 전형적인 응용 프로젝트를 직접 사용할 수 있습니다.

스텝 명칭 최적화

Mech-Vision 1.6.2 이전 버전	Mech-Vision 1.6.2
픽 포인트를 예측하기	픽 포인트를 예측하기(임의의 물체)

문제 복구

스텝 "카메라에서 이미지를 캡처하기" 문제 복구

Mech-Vision 1.6.2에서는 "카메라에서 이미지를 캡처하기" 스텝에서 가상 카메라 모드에서 수정한 재생 모드가 저장된 후 적용되지 않은 문제를 수정했습니다.

Mech-Vision 1.6.1 업데이트 설명

기능 추가

"모든 프로젝트를 저장하기" 기능 추가

Mech-Vision 버전에 1.6.1 메뉴 바의 파일 탭 아래에 모두 저장 버튼을 추가했습니다. 이 버튼을 클릭하면 소프트웨어에서 열려 있는 모든 프로젝트를 저장할 수 있습니다.

스텝 "데이터 유형을 변환하기" 추가

Mech-Vision 1.6.1 버전에 스텝 데이터 유형을 변환하기 를 추가했으며 기존 데이터 유형에 대해 서로 변환할 수 있습니다.

현재 BoolList, DoubleList, String, StringList, Variant, VariantList 등 데이터 유형 사이의 상호 변환을 지원합니다.

스텝 "픽셀 단위 길이를 실제 길이로 변환하기" 추가

Mech-Vision 1.6.1 버전에 2D 맵의 지정한 라인 세그먼트의 실제 길이를 계산하는 스텝 픽셀 단위 길이를 실제 길이로 변환하기 를 추가했습니다. 이 스텝은 주로 2D 맵에서 비교적으로 평평한 물체의 크기를 측정하는 데 사용됩니다.

스텝 "타원형 구멍 감지 및 측정" 스텝 추가

Mech-Vision 1.6.1 버전에 스텝 타원형 구멍 감지 및 측정 를 추가했습니다. 이 스텝은 이 스텝은 측정 시나리오에서 후속 물리적 사이즈를 계산하기 위해 이미지 속 타원형 구멍(Oblong Hole)의 위치와 치수(단위: 픽셀)를 감지하는 데 사용됩니다.

스텝 "딥 러닝 모델 패키지 CPU 추론" 추가

Mech-Vision 1.6.1 버전에 스텝 딥 러닝 모델 패키지 CPU 추론 을 추가했습니다. 이 스텝은 분류, 물체 검출, 결함 검출 등 시나리오에 사용됩니다. 딥 러닝 소프트웨어로 도출한 모델 패키지를 사용하여 검측할 이미지를 추론합니다.

• 스텝 "2D ROI 내 이미지의 크기를 조정하기" 및 " 2D ROI 내의 조정된 이미지의 크기를 복원하기"와 결합해서 사용되지 않고 ROI 영역을 직접 설정할 수 있습니다.

• 이 스텝은 Mech-DLK 2.2.1 및 이상 버전에서 도출한 모델만 지원하며 모델 파일 명칭의 접미사는 .dlkpackC입니다.

• 모델 추론 속도에 대한 요구가 그리 높지 않으면 이 스텝을 통해 모델 추론을 진행하십시오. 또한 인텔 Core i5 12세대 및 이상의 프로세서에 CPU 모델을 배치하는 것이 좋습니다

"딥 러닝 모델 패키지 추론(Mech-DLK 2.2.0+)" 스텝 기능 추가

• ROI 설정 기능 추가.

• 글꼴 설정 기능 추가. 시각화된 출력 결과에 글꼴 사이즈를 자체 정의할 수 있습니다.

• 이 스텝은 인스턴스 세그먼트에 사용되면 믿음도 역치보다 낮은 결과도 디버그 출력 창에서 보류됩니다. 믿음도 역치보다 높은 결과는 녹색으로 표시되며 역치보다 낮은 결과는 빨간색으로 표시됩니다.

• 모델 경로에는 라틴 문자가 아닌 문자도 지원합니다.

스텝 "카메라에서 이미지를 캡처하기"에 이미지 수정 기능 추가.

Mech-Vision 1.6.1 버전에서 카메라에서 이미지를 캡처하기 스텝에 "카메라 모델" 및 "뎁스 맵 좌표계로 수정하기" 파라미터를 새로 추가하여 DEEP V4 시리즈와 LSR V4 시리즈 카메라 이미지 크기가 1:1로 일치하지 않는 문제를 해결했습니다.

기능 최적화

"샘플 프로젝트" 최적화

Mech-Vision 1.6.1 버전의 "샘플 프로젝트"에서 "브레이크 디스크의 로드 및 언로드" 프로젝트를 추가했습니다.

"임의의 물체 피킹" 전형적인 응용 프로젝트 최적화

"임의의 물체 피킹" 프로젝트는 임의의 물체 피킹 및 임의의 물체 피킹(피킹 용기 없음) 두 가지 종류가 포함됩니다. 모델 파일을 구성할 필요가 없고 카메라 캘리브레이션 및 파라미터 구성을 완료한 후 바로 프로젝트를 실행할 수 있습니다.

또한 Mech-Vision 1.6.1 버전에서 프로젝트에 필요한 픽 포인트를 예측하기 스텝을 최적화했습니다.

주의

• Mech-Vision 1.6.1 스페셜 버전을 통해 "임의의 물체 피킹" 프로젝트를 실행해야 하며 새 버전 소프트웨어는 구버전의 "임의의 물체 피킹" 프로젝트와 호환되지 않습니다. 스페셜 버전 소프트웨어의 설치 패지키를 획득하려면 메크마인드 사전 판매 엔지니어 또는 영업 사원에게 문의하십시오.

• 주의해야 할 것은 임의의 물체 피킹 프로젝트를 실행할 때 5000 및 이하의 서버 포트를 사용해야 합니다.

• 새버전 "임의의 물체 피킹" 프로젝트는 모델의 미리 로드를 지원하지 않습니다.

"대형 비 평면 부품"의 로드 및 언로드 프로젝트 최적화

Mech-Vision 1.6.1 버전에서 "대형 비 평면 부품"의 로드 및 언로드 프로젝트에 카메라 구성, 인식, 배포 등이 포함된 구성 가이드를 추가하여 프로젝트를 신속하게 구축하는 데 편리를 줍니다.

"매칭 모델 및 픽 포인트 편집기" 최적화

매칭 모델 및 픽 포인트 편집기 에 추가&최적화된 기능은 아래와 같습니다.

• "법선 표시" 기능 추가. 이 옵션을 선택하면 포인트 클라우드의 법선을 표시합니다.

• "모든 모델과 픽 포인트를 보기/숨기기" 기능 추가.

• "포즈 매니퓰레이터 설정" 최적화. 피킹 포즈를 추가한 후 화면 왼쪽 하단에서 포즈 매니퓰레이터에 대해 설정할 수 있습니다.

스텝 "3D 상세 매칭" 최적화

Mech-Vision 1.6.1 버전에서 스텝 3D 상세 매칭 에 대해 다음과 같이 최적화했습니다.

• 파라미터 "대량의 물체에 대한 속도 향상" 추가. 시나리오에 있는 물체의 수가 매우 많으면 이 파라미터를 사용하는 것을 권장합니다.

• 겹친 물체를 필터링하는 "포즈 필터링 설정" 파라미터를 추가했습니다.

• "표준 편차" 알고리즘을 최적화하여 "최소 표준 편차" 파라미터를 삭제했습니다.

스텝 "2D 템플릿 매칭" 최적화

Mech-Vision 1.6.1 버전에서 스텝 "2D 템플릿 매칭"에 다음과 같은 새 파라미터를 추가했습니다.

• ROI 기능 추가.

• "블록 그레이스케일 상한 역치" 파라미터 추가.

주의해야 할 것은 위의 파라미터는 모든 파라미터를 표시하기 모드에서만 표시될 수 있습니다.

"블롭(Blob) 분석" 스텝 최적화

Mech-Vision 1.6.1은 알고리즘의 처리 속도를 향상시키기 위해 "블롭(Blob) 분석" 스텝을 최적화했습니다.

"이미지의 색공간 전환하기 " 스텝에 변환 유형 추가.

Mech-Vision 1.6.1의 이미지의 색공간 전환하기 스텝에 변환 유형이 추가되었습니다. 현재 이 스텝은 다음 3가지 변환 유형을 지원합니다.

• RGB to HSI

• RGB to HSV

• RGB to YUV

《측정 모드》 최적화

Mech-Vision 1.6.1은 다음과 같이 "측정 모드"를 최적화했습니다.

• 마우스가 가리키는 픽셀 값을 표시하는 기능이 패널에 추가되었습니다.

• 패널 설정에 좌표축 표시 스위치를 추가하여 패널에서 좌표 값을 표시하거나 숨깁니다.

스텝 [통계 데이터를 통해 포즈의 반복 정밀도를 체크하기] 최적화

• 입력 유형이 PoseListInput 인 경우 도출한 통계 데이터는 기본적으로 mm 단위로 표시되고 소수점은 고정밀 반복 포즈 통계의 요구 사항을 충족하기 위해 3자리로 보류됩니다.

• 입력 유형이 PoseListInput 인 경우 "허용 가능한 위치 좌표 편차 역치" 파라미터 값은 고정밀 반복 포즈 통계의 요구 사항을 충족하기 위해 1mm 미만으로 허용됩니다.

• "허용 가능한 위치 좌표 편차 역치"의 상한을 1000mm로 조절하고 "허용 가능한 오일러 각도 편차에 대한 역치"의 상한을 360°로 조절했습니다.

보안 문제 수정

Mech-Vision 프로젝트에서 가상 데이터를 사용하는 경우 Mech-Center 및 Mech-Viz 소프트웨어 인터페이스에 강력한 시각적 알림(팝업 경고)이 표시되며 사용자는 생산 안전을 위해 이 알림을 수동으로 해제해야 합니다.

디팔레타이징 프로젝트 최적화 & DEEP V4 및 LSR V4 시리즈 카메라 지원

Mech-Vision 1.6.1에서 디팔레타이징 프로젝트에 대해 최적화하고 DEEP V4 및 LSR V4 시리즈 카메라를 직접 사용할 수 있습니다.

스텝 관련 내용 최적화

Mech-Vision 1.6.1은 다음과 같이 스텝 관련 내용을 최적화했습니다.

• 더 많은 스텝에 대한 아이콘을 추가했습니다.

• 더 많은 스텝에 대한 파라미터 프롬프트를 추가했습니다.

프로젝트 팝업창 관련 문제 수정

프로젝트에서 여러 스텝이 누락된 경우 누락된 모든 스텝은 연속으로 여러 팝업이 표시되는 대신 하나의 팝업창에 표시됩니다.

문제 복구

스텝 "3D 상세 매칭" 문제 복구

• 컬러 포인트 클라우드를 로드할 때 데이터 오류를 복구했습니다.

• 크기가 상대적으로 작은 물체를 매칭할 때의 오류를 복구했습니다.

캘리브레이션 문제 수정

• 4축 및 5축 로봇 캘리브레이션 시 저장 버튼이 유효하지 않는 문제를 수정했습니다.

• 2D 카메라의 캘리브레이션이 정상적으로 되지 않던 문제를 수정하였습니다.

Mech-Vision 1.6.0 업데이트 설명

기능 추가

[데이터 저장] 기능 최적화

프로젝트 작업 현장에서는 문제 발생 시 당시 상황이 재현될 수 있도록 하고, 현장을 떠나기 전에 충분한 회귀 분석을 수행할 수 있도록 Mech-Vision 최신 버전에서 데이터 저장 기능에 대해 최적화했습니다. 상세 정보는 다음과 같습니다.

• [데이터 저장] 기능은 예전처럼 [이미지와 스텝 파라미터를 저장하기] 프로시저를 사용하지 않습니다. 프로젝트를 연 후 프로젝트 도우미 ‣ 데이터 저장 에서 데이터와 파라미터 저장 버튼을 켜면 바로 [데이터 저장] 기능을 사용할 수 있습니다.

• 비정상적인 데이터를 저장하는 기능이 추가되었습니다.

• 여러 대 카메라를 통해 캡처한 데이터를 저장할 수 있습니다.

• 데이터를 저장하는 폴더와 파일의 명칭이 수정되었습니다.

샘플 프로젝트 추가

Mech-Vision은 업계의 일반적인 응용 사례를 기반으로 하여 원터치 실행할 수 있는 샘플 프로젝트 를 제공하며,샘플 프로젝트를 실행함으로써 사용자가 [스텝]의 기능 및 실제 실행 효과를 신속히 이해할 수 있어 Mech-Vision을 빨리 파악할 수 있습니다.

[2D 매칭]과 관련된 스텝 추가

이미지 속에서 대상 물체의 위치를 획득하고 이미지 속의 대상 물체 또는 ROI를 동일한 위치로 변환하기 위해 Mech-Vision에서 다음과 같이 2D 매칭과 관련된 스텝을 추가했습니다.

• 2D 템플릿을 만들기 .

• 2D 템플릿 매칭 .

• 기준 포즈를 기록하고 변환을 계산하기 .

• 이미지 변환 .

[딥 러닝 모델 패키지 추론(DLK2.2.0+)] 스텝 추가

Mech-Vision 1.6.0 버전에 추론 모델이 내장되어 있기 때문에 사용자가 딥 러닝 환경을 설치할 필요가 없고 프로젝트에서 스텝 딥 러닝 모델 패키지 추론(Mech-DLK 2.2.0+) 을 직접 추가하여 바로 추론을 시작할 수 있습니다.

[3D 근사 매칭V2] 스텝 추가

Mech-Vision 1.6.0 버전에서 스텝 3D 근사 매칭 V2 가 추가되었습니다. 포인트 클라우드 모델을 통해 원시 포인트 클라우드에 대해 근사적으로 매칭하여 시나리오에 있는 대상 물체의 초기 후보 포즈를 출력합니다.

[Python을 통해 결과를 계산하기] 스텝 추가

또한 스텝 "Python을 통해 결과를 계산하기" 를 지원하기 위해 Mech-Vision V1.6.0에서 Python 3.6.8 환경이 내장되어 있습니다. 이 스텝이 호출한 Python 스크립트는 별도의 Python 라이브러리를 사용하려면 Mech-Vision소프트웨어의 "python" 디렉터리에서 설치해야 합니다.

팁

Python 라이브러리의 설치 방식은 다음과 같습니다.

1. CMD 혹은 PowerShell 프로그램을 엽니다.

2. Mech-Vision 소프트웨어의 “python” 디렉터리로 전환합니다. 예: C:\Mech-Mind\Mech-Vision-1.6.x\python.

3. “ ./python -m pip install library_name ” 명령어를 입력하고 실행합니다.

[디버그 출력] 기능 최적화

Mech-Vision 프로젝트 구축과 분석의 편리를 위해 Mech-Vision 1.6.0 버전에서 "디버그 출력" 기능을 최적화했습니다. 상세 정보는 다음과 같습니다.

• 단독으로 팝업/최대화/다중 창 배열 등 방식을 지원하여 시각화 창을 표시합니다.

• 비 디버그 모드에서 출력 결과는 모두 표준 시각화 창에서 표시됩니다.

• 디버그 모드에서 스텝 사이의 시각화 결과를 빠르게 확인할 수 있습니다.

• 디버그 모드에서 하나/여러 개의 스텝의 여러 번 실행 결과를 확인할 수 있습니다.

• 디버그 모드에서 지정한 스텝을 보는 시각을 설정할 수 있어 여러번 실행 결과를 비교하는 데 편리를 줍니다.

[매칭 모델 및 픽 포인트 편집기] 최적화

• 카메라를 통해 포인트 클라우드를 추가하기

  • 현재 시나리오의 이미지를 캡처한 후 포인트 클라우드 모델을 직접 생성하도록 지원합니다. 이는 대상 물체가 부피가 크고 이동하기 어려운 상황에 적합합니다.

  • 배경을 제거할 때 우선으로 물체의 이미지를 캡처하며 실제적인 사용 상황에 더 적합합니다.

• 포인트 클라우드를 편집하는 작업

  • 거꾸로 선택: 먼저 유지하려는 포인트를 선택한 다음 선택을 거꾸로 설정하여 원하지 않는 포인트를 빠르게 삭제합니다. 일반적으로 [삭제] 처리와 결합하여 포인트 클라우드 모델을 빠르게 생성할 수 있습니다.

  • 모델의 에지 부분을 생성할 수 있습니다. 3D 방법을 통해 포인트 클라우드의 에지 부분을 추정하여 에지 모델을 만드는 프로세스를 간소화합니다.

기능 최적화

소프트웨어 인터페이스 최적화

소프트웨어의 사용 편의성을 높이기 위해 Mech-Vision 1.6.0 버전은 다음과 같이 소프트웨어 인터페이스를 최적화했습니다.

• 인터페이스 레이아웃과 색깔을 최적화하고 "기본적인 레이아웃" 버튼을 추가했습니다.(위치: 메뉴 바 ‣ 뷰 ‣ 기본적인 레이아웃 )

• [스텝 파라미터] 구역의 디스플레이 및 인터랙티브 최적화.

• [프로젝트 편집 구역]의 프로젝트 툴바에서 [프로젝트를 저장하기], [취소] 및 [다시 하기] 단축키를 추가했습니다.

• [스텝 라이브러리] 검색 표시줄의 디스플레이 최적화.

• 카메라 연결 구성 요소의 인터페이스 최적화.

• 카메라 캘리브레이션 도구의 레이아웃과 관련 알림 내용을 최적화.

일부 스텝 명칭 수정

Mech-Vision 1.6.0 버전에서 일부분 스텝의 명칭을 수정했습니다. Mech-Vision 소프트웨어를 V1.6.0 버전으로 업그레이드한 후 프로젝트에 있는 스텝 명칭이 자동으로 새로운 명칭(더 쉽게 이해할 수 있도록 수정했음)으로 표시됩니다.

주의

수정한 사항은 해당 스텝들을 사용한 이전 버전의 프로젝트 실행에 영향을 미치지 않습니다.

Mech-Vision 1.6.0 이전 버전	Mech-Vision 1.6.0
상자 마스크의 유효성을 검증하기	상자 모양 대상 물체의 마스크를 검증하기
포즈 조정 집합	포즈 조정
포즈의 축을 목표 방향으로 회전하기	포즈의 축을 지정된 방향으로 회전하기
임의의 물체 피킹 포즈를 예측하기	픽 포인트를 예측하기
이미지 이진화	이미지 임계 처리
포인트 클라우드의 개수 제한	포인트 클라우드 리스트를 잘라 내기
3D 포즈를 오일러 각으로 전환하기	포즈 사원수를 오일러 각으로 전환하기
포인트 클라우드 벡터를 합치기	포인트 클라우드 리스트를 합치기
지정된 레이어의 2D 윤곽을 찾기	지정된 내부/외부 레이어에서 2D 윤곽을 찾기
지정축을 따른 길이를 계산하기	축을 따른 포인트 클라우드의 길이를 계산하기
포즈 반복 정밀도 통계	통계 데이터를 통해 포즈의 반복 정밀도를 체크하기
기준 포즈까지의 거리를 계산하기	포즈 간 거리를 계산하기
경로 평활화	경로 평활화
라인 세그먼트 벡터를 합치기	라인 세그먼트 리스트를 합치기
올바른 경로를 획득하기 위해 포즈를 조정하기	올바른 경로를 획득하기 위해 목표점을 조절하기
이동 목표점의 포즈 전환과 로딩	목표점을 로드하고 전환하기
역순 정렬하기	리스트 역순 정렬하기
이동 경로의 원운동 방향을 조정하기	이동 경로의 원운동 방향을 조정하기
상자를 감지하기(최대 내접 직사각형)	상자를 감지하기(최대 내접 직사각형)
상자를 감지하기(최대 내접 직사각형)	상자를 감지하기(최대 내접 직사각형)V2
유효한 링 포인트 클라우드를 획득하기	링 포인트 클라우드 리스트를 필터링하기
직사각형의 경로를 생성하기	직사각형 경로를 생성하기
윤곽에 따라 경로를 생성하기	윤곽에서 경로를 생성하기
입력된 Z 값이 역치보다 높은지 판단하기	포즈의 Z값을 역치와 비교하기
링의 픽 포인트를 교정하기	링 모양 대상 물체의 포즈를 보정하기
이미지 변환	이미지 조정
지정된 포즈로 이미지를 회전하기	지정된 포즈로 이미지를 회전하기
3D 상자의 포인트 클라우드를 추출하기	3D ROI 내의 포인트 클라우드를 추출하기
평면에 있는 포인트 클라우드를 지정한 방향으로 회전하기	평면에 있는 포인트 클라우드를 정렬하기
물체 좌표계에서 포즈에 대해 자체 정의 회전을 하기	대상 물체 좌표계에서 사원수 벡터로 포즈를 회전하기
물체 좌표계에서 포즈에 대해 자체 정의 변환을 하기	대상 물체 좌표계에서 행렬로 포즈를 회전하기
목표 방향으로 포즈를 회전하기(대칭성 제약)	지정된 방향으로 포즈를 회전하기(대칭성 제약)
기준점으로 빠르게 가리키기	포즈를 기준점으로 빠르게 가리키기
벡터 중의 요소를 대체하기	리스트 중의 요소를 대체하기
이동 목표점을 저장하기	이동 목표점을 저장하기
엔드 포인트를 삽입하여 모션 파라미터를 보내기	끝점의 목표점을 삽입하고 이동 파라미터를 보내기
2D 경로 로딩	2D 경로 로딩
나선형 경로를 생성하기	나선형 경로를 생성하기
뎁스 맵을 기반으로 이동 목표점을 생성하기	뎁스 맵에서 목표점을 생성하기
Z형 경로를 생성하기	Z형 경로를 생성하기
자동으로 경로를 추출하기	2D 경로를 추출하기
장애물에 근거하여 포즈를 조정하기	장애물에 근거하여 목표점을 조정하기
목표점 매칭	목표점 매칭
장애물에 근거하여 포즈를 조정하기	장애물에 근거하여 포즈를 조정하기(V2)
마스크안에 2D 포즈가 있는지 검증하기	마스크를 통해 2D 포즈를 검증하기
법선 벡터의 영역을 전환하기	법선 편차가 큰 영역을 추출하기
마스크를 통해 이미지 영역을 추출하기	마스크를 통해 이미지 영역을 추출하기
딥 러닝 추론	딥 러닝 추론(DLK2.1.0/2.0.0)

[프로시저의 파라미터를 편집하기] 기능 최적화

Mech-Vision 1.6.0 버전에서 "프로시저의 파라미터를 편집하기" 기능에 대해 최적화했습니다. 상세 정보는 다음과 같습니다.

• 프로시저의 표시를 편집하기 기능을 추가했습니다. 사용자가 이 기능을 통해 프로시저 파라미터의 명칭, 그룹 및 다른 알림을 자체적으로 정의할 수 있습니다.

• 매핑 파라미터 자체 정의 가 추가되었습니다. JS 스크립트를 통해 프로시저의 파라미터 및 내부 스텝의 파라미터 사이의 매핑 관계를 편집하는 데 사용됩니다.

• 레시피 파라미터 자체 정의 가 추가되었습니다. 하나 또는 여러 개의 스텝의 파라미터를 레시피 파라미터로 조합하는 데 사용됩니다.

[3D 근사/상세 매칭] 스텝에 파라미터 [모델 선택]이 추가되었습니다.

Mech-Vision 1.6.0 버전은 3D 근사 매칭 , 3D 상세 매칭 스텝에 파라미터 "모델 설정" 을 추가하여 각 스텝은 모델 라이브러리에서 이미 저장된 모델을 직접 선택해서 사용할 수 있습니다.

스텝 [통계 데이터를 통해 포즈의 반복 정밀도를 체크하기] 최적화

스텝 "통계 데이터를 통해 포즈의 반복 정밀도를 체크하기" 의 사용 편의성을 높이기 위해 Mech-Vision V1.6.0 버전에서 이 스텝에 대해 다음과 같이 최적화했습니다.

• 스텝 명칭이 [포즈 반복 정밀도 통계]에서 [통계 데이터를 통해 포즈의 반복 정밀도를 체크하기]로 수정했습니다.

• 오차 데이터 도입을 방지하기 위해 포즈 변동 범위의 역치 설정을 추가했습니다.

• 포즈 통계 결과를 오일러 ​​각 데이터 형식으로 변경했습니다.

• 출력 결과의 소수점 자리를 자체 정의할 수 있습니다.

• 통계 데이터 테이블 레이아웃 최적화했습니다.

• 여러 포즈 데이터의 동시 전송을 지원하고 여러 개 도표(sheet)를 통해 다른 포즈의 결과를 표시합니다.

• 파라미터에 있는 [다시 시작] 기능이 자동으로 리셋되지 못하는 문제를 수정했습니다.

• 파라미터 설명 및 스텝 설명을 최적화했습니다.

V4&UHP 카메라와 적용

Mech-Vision 1.6.0 버전에서 V4, UHP 카메라를 통해 이미지를 캡처하거나 핸드-아이 캘리브레이션을 수행할 수 있습니다.

인스턴스 세그먼테이션 성능 향상

Mech-Vision 1.6.0 버전에서 스텝 딥 러닝 모델 패키지 추론(Mech-DLK 2.2.0+) 을 추가하며 이 스텝을 통해 인스턴스 세그먼테이션을 할 때 성능이 구버전보다 일정한 정도로 향상되었습니다.