预测抓取点（单一物体种类）¶
使用场景¶
本步骤通常用于散乱堆叠的相同种类物品的分拣。
注意
为本步骤导入模型后，模型文件将会自动转换为供深度学习服务器调用的 .engine 文件。由于转换过程依赖于电脑的显卡，因此请勿将转换后的 .engine 文件拷贝到其他电脑上使用。
输入与输出¶
参数调节说明¶
服务端
- 服务端 IP
- 默认值：127.0.0.1调节说明：根据实际情况设置深度学习服务端 IP 地址。
- 服务端 Port（1 ~ 65535）
- 默认值：60054调节说明：设置深度学习服务的端口号。应使用 60000~65535 的端口号。
注意
打开工程后，需等待深度学习服务器启动成功，即日志栏出现“启动深度学习服务器成功”的信息后，再运行工程。
模型路径
默认值：空。调节说明：运行工程前需添加深度学习模型路径，模型文件后缀为 .onnx。此模型不能由 Mech-DLK 训练得到，需联系梅卡曼德工程师获取模型。
注意
首次运行本步骤时，需要一定时间加载模型，请耐心等待。
工作距离
- 最小工作距离
- 默认值：0调节说明：相机至场景中物体的最短距离（单位：mm）。若使用料筐，请将此参数设为相机底部至料筐顶部边沿的距离。需根据实际情况设定此值。
- 最大工作距离
- 默认值：3000调节说明：相机至场景中物体的最长距离（单位：mm）。若使用料筐，请将此参数设为相机底部至料筐底部边沿的距离。需根据实际情况设定此值。
料筐设置
- 使用料筐
- 默认值：不勾选。调节说明：可参考 预测抓取点（任意物体） 。
可视化
可参考 预测抓取点（任意物体） 。
排序逻辑
该步骤对识别的位姿按照位姿得分进行降序排序。位姿得分基于如下公式计算：位姿得分 = 位姿高度 * 位姿高度权重 + X 轴偏离角度 * 抓取点 X 轴方向偏离权重 + Y 轴偏离角度 * 抓取点 Y 轴方向偏离权重。
位姿高度：指抓取点与相机底部之间的距离，单位为 mm。
X 轴偏离角度：指抓取点 X 轴与机器人坐标系 X 轴的偏离角度。
Y 轴偏离角度：指抓取点 Y 轴与机器人坐标系 Y 轴的偏离角度。
下面一组参数用于设置位姿排序相关的权重值。
- 位姿高度权重
- 默认值：3值列表：1、2、3调节说明：该参数用于指定在计算位姿得分时位姿高度的权重。
- 抓取点 X 轴方向偏离权重
- 默认值：1值列表：0、1、2、3调节说明：该参数用于指定在计算位姿得分时抓取点 X 轴与机器人坐标系 X 轴的偏离角度的权重。当参数设置为 0 时，抓取点 X 轴偏离角度不参与位姿得分的计算。
- 抓取点 Y 轴方向偏离权重
- 默认值：1值列表：0、1、2、3调节说明：该参数用于指定在计算位姿得分时抓取点 Y 轴与机器人坐标系 Y 轴的偏离角度的权重。抓取点 Y 轴与物体跨度最长的方向一致。当参数设置为 0 时，抓取点 Y 轴偏离角度不参与位姿得分的计算。
垂直抓取
- 垂直抓取模式
- 默认值：勾选。调节说明：勾选后，物体的位姿将发生变化，Z 轴垂直向上。如下图所示，左图为勾选前，物体的 Z 轴朝向各个方向；右图为勾选后，物体的 Z 轴垂直向上。
