ディープラーニングモデルの概要
段ボール箱・袋物などのデパレタイジング・パレタイジングの効率改善を図り、Mech-Mind はディープラーニングモデルを独自に開発しました。ディープラーニングモデルはほとんどの現場に適用でき、画像取得とトレーニングを実行せずに対象物を分割することが可能です。
使用シーン
以下のシーンに適用可能
| 段ボール箱モデル | ||||
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単色箱 |
パターン付き箱 |
テープ（透明）付き箱 |
テープ（不透明）付き箱 |
結束バンド付き箱 |
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| 袋物モデル | |
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満杯の袋 |
半分入りの袋、しわができた袋 |
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| シャフトロッドモデル | ||
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整列された反射するシャフトロッド |
整列された反射しないシャフトロッド |
バラ積みシャフトロッド |
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| 金属インゴットモデル | |||
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| メンブレンバッグモデル | |||
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ディープラーニングモデルをプリロードする
ダウンロードセンターからディープラーニングモデルをダウンロードすることができます。ディープラーニングモデルは、プロジェクト実行のためのモデルパッケージ（.dlkpack）と微調整のためのモデルパッケージ（.dlkmp）に分けられます。
Mech-Vision でディープラーニングモデルパッケージを実行する
ディープラーニングモデルパッケージを推論ステップを使用してディープラーニングモデルパッケージをインポートした後、段ボール箱や袋物の画像を推論します。
ディープラーニングモデルパッケージ推論完了後、Mech-Vision で微調整を実行します。
Mech-MSR でディープラーニングモデルパッケージを実行する
ディープラーニングモデルパッケージを推論ステップを使用してディープラーニングモデルパッケージをインポートし、画像の推論を実行します。
ディープラーニングモデルパッケージ推論完了後、Mech-MSR で微調整を実行します。
Mech-DLK でディープラーニングモデルを微調整する
認識の効果を改善するには、Mech-DLK でディープラーニングモデルを微調整する必要があります。
以下の方法で微調整します。
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モデルの認識効果がよくない画像を収集します。
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Mech-DLK でプロジェクトを新規作成し、「インスタンスセグメンテーション」モジュールを追加します。
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をクリックして「開発者モード」をチェックします。
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認識の効果がよくない画像をトレーニングセットと検証セットに追加します。
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追加された画像をラベル付けします。
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トレーニングパラメータパネルのの微調整をチェックします。
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ディープラーニングモデル微調整をチェックしてから
をクリックしてディープラーニングモデル（「.dlkmp」ファイル）を選択します。 -
トレーニングパラメータパレットに、「学習率」の値を小さくします。「エポックの合計数」を 50~80 程度に設定します。
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モデルをトレーニングしてエクスポートします。
ディープラーニングモデル微調整後、ディープラーニングモデルパッケージ（「.dlkpack」ファイル）としてエクスポートし、Mech-Vision にインポートして推論することができます。