Sélection et reconnaissance de l’objet cible

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Après le prétraitement du nuage de points, sélectionnez un ou plusieurs objets dans l’éditeur d’objets cibles pour la reconnaissance.

La fenêtre de visualisation du processus « Sélection et reconnaissance de l’objet cible » affiche les points centraux des objets. Si vous souhaitez voir les points de prise, cliquez sur Suivant pour les afficher dans la fenêtre de visualisation du processus « Paramètres généraux ».

Si un service externe est utilisé pour déclencher l’exécution du projet Mech-Vision, il est recommandé de fermer l’outil « Reconnaissance de l’objet cible 3D » avant de déclencher le projet.

Si un projet est déclenché alors que l’outil « Reconnaissance de l’objet cible 3D » est ouvert, le contenu de la fenêtre de visualisation et le résultat de reconnaissance ci-dessous ne seront pas mis à jour après le changement d’options. Dans ce cas, fermez l’outil « Reconnaissance de l’objet cible 3D » et activez Sortie de débogage. Ensuite, ouvrez l’outil « Reconnaissance de l’objet cible 3D » pour changer les options de visualisation et voir le résultat de reconnaissance mis à jour et la sortie visualisée.

Sélectionner l’objet cible

Suivez ces conseils pour mettre à jour les objets cibles dans l’éditeur d’objets cibles vers l’outil « Reconnaissance de l’objet cible 3D », puis sélectionnez l’objet cible à reconnaître selon vos besoins réels.

  • S’il n’y a pas d’objets cibles dans l’éditeur d’objets cibles, sélectionner le flux d’opérations pour créer un objet cible selon la situation réelle. Après la configuration de l’objet cible, cliquez sur Mettre à jour l’objet cible pour mettre à jour l’objet cible créé dans l’éditeur d’objets cibles vers l’outil « Reconnaissance de l’objet cible 3D ».

  • S’il y a des objets cibles configurés dans l’éditeur d’objets cibles, vous pouvez simplement cliquer sur Mettre à jour l’objet cible pour mettre à jour l’objet cible vers l’outil « Reconnaissance de l’objet cible 3D ».

Utiliser l’apprentissage profond (optionnel)

Dans des projets pratiques, lorsque l’objet cible à reconnaître est constitué d’un matériau hautement réfléchissant, il peut y avoir des données de nuage de points manquantes de l’objet, ou lorsque la caméra est montée trop loin, la qualité du nuage de points peut être médiocre. Dans ces cas, activer Assister la reconnaissance par apprentissage profond est un bon choix pour effectuer la reconnaissance d’objets avec l’aide de l’apprentissage profond.

  • Assister la reconnaissance par apprentissage profond ne fonctionne que pour la segmentation d’instances et la détection d’objets.

  • Dans la configuration de l’efficacité du modèle pour les modèles de segmentation d’instances et de détection d’objets, l’envoi de plusieurs images au réseau neuronal en une seule fois n’est pas pris en charge. Autrement dit, la « taille de lot » ne peut être définie qu’à 1.

  1. Importer un paquet de modèle d’apprentissage profond.

    Cliquez sur Outil de gestion des paquets de modèles pour importer un paquet de modèle d’apprentissage profond. Pour des instructions détaillées, voir Importer le paquet de modèle d’apprentissage profond.

  2. Sélectionner le paquet de modèle d’apprentissage profond.

    Après l’import du paquet de modèle, vous pouvez le sélectionner dans le menu déroulant sous le bouton.

  3. Définir la ROI (2D).

    Cliquez sur Définir la ROI, définissez la ROI dans la fenêtre contextuelle, et saisissez le nom de la ROI pour l’inférence d’apprentissage profond.

  4. Configurer l’inférence.

    Cliquez sur Configurer l’inférence et définissez un seuil de confiance dans la fenêtre contextuelle. Les résultats dont le niveau de confiance est supérieur à ce seuil seront conservés lors de la reconnaissance assistée par apprentissage profond.

  5. Définir la taille de police.

    Utilisez ce paramètre pour définir la taille de police du texte affiché dans le résultat d’apprentissage profond à gauche. Définissez ce paramètre selon les besoins réels.

  6. Définir le paramètre de dilatation (optionnel).

    Ce paramètre est utilisé pour augmenter la zone du masque pour l’algorithme d’apprentissage profond. Lorsque la taille du masque est inférieure à celle de l’objet cible, il y aura des défauts dans le nuage de points extrait, notamment le nuage de points des bords. Par conséquent, il est recommandé d’activer Dilatation afin d’étendre le masque pour éviter les données manquantes dans le nuage de points extrait.

    Après avoir activé Dilatation, définissez la Taille du noyau selon les besoins réels. Plus la taille du noyau est grande, plus l’effet de dilatation est fort.

Reconnaître l’objet cible

  • Pour plus d’informations sur les paramètres du mode de base, veuillez vous référer à la description des paramètres dans Niveau de réglage de base de l’étape « Correspondance 3D ».

  • Pour plus d’informations sur les paramètres du mode avancé, veuillez vous référer à la description des paramètres dans Niveau de réglage avancé de l’étape « Correspondance 3D ».

Afficher le résultat d’exécution

Après avoir défini les paramètres ci-dessus, cliquez sur Exécuter l’étape ou Exécuter le projet pour afficher le résultat d’exécution.

Après la reconnaissance de l’objet cible, cliquez sur Suivant pour entrer dans le processus « Paramètres généraux ».

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