紙箱のデパレタイジング・パレタイジングのプロジェクト¶

紙箱のデパレタイジング・パレタイジングのプロジェクトでは、通常、インスタンスセグメンテーションを使用して画像内の各紙箱を認識し、それぞれの位置情報を表示します。
Mech-Mind株式会社は、紙箱のデパレタイジング・パレタイジン向けに 「スーパーモデル」 を提供しています。それをMech-Visionに直接に応用して、ほとんどの紙箱をトレーニングせずに正確な分割を実行できます。

全体的なプロセスは以下の通りです。
スーパーモデルを使用してプロジェクトの紙箱を全部正確に分割できるかどうかを確認します。できれば、次のステップをスキップしてスーパーモデルを使用してください。
できなければ、スーパーモデルで正確に分割できない全ての紙箱データを取得してトレニンーグに使用します。
データの背景を除去します。
モデルをトレニンーグします。
データをラベリングします。
新しいモデルを使用して予測します。
プロジェクトの初期段階に各種類の紙箱を取得できない場合があります。新しい種類の紙箱を正確に分割できない場合は、ステップ2~6を繰り返してモデルを再更新します。

1.スーパーモデルを使用し、要件を満たすかどうかを確認する

スーパーモデルを使用してプロジェクトのデータを予測します。詳しくは、インスタンスセグメンテーション：モデルを使用して予測をご参照ください。

プロジェクトで使用される全ての紙箱を正確に分割できるかどうかを確認します。できれば、スーパーモデルを使用して次のステップをスキップしてください。できなければ、次のステップを実行してください。

注意

スーパーモデルの効果を問わず、後のテストのためにすべてのテストデータを保留してください。

2.スーパーモデルで分割が誤った紙箱データを取得して、トレニンーグに使用する

通常、スーパーモデルではほとんどの紙箱を認識できます。紙箱が密に詰め込まれたり、表面に複雑なパターンがついたりするなど、誤った分割や不完全なマスクが発生する可能性があります。ユーザーは、正確に認識できない箱に対してモデルを反復すればいいです。

たとえば、20種類の紙箱を認識するとします。その内に18種類は正確に分割できますが、2種類は分割できません。それでその2種類の紙箱のデータを取得すればいいです。また、個別に配置されれば正確に分割できますが、密に置かれれば正確に分割できない場合、密に置かれた紙箱のデータを取得すればいいです。

取得枚数：紙箱の種類（または配置方法）ごとに20枚の画像を取得します。
データの要件：①異なるパレットパターンの各層（高層、中層、最下層）に密に配置された紙箱の画像を10枚取得します。②異なるパレットパターンの各層（高層、中層、最下層）のフルパレット、ハーフパレット、少量の紙箱の画像を10枚取得します。