把持位置姿勢を予測（V2）
機能
このステップは2D画像と深度画像から把持対象物を認識し、把持位置姿勢を出力できます。
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使用シーン
このステップは商品仕分けに使用され、物流、スーパーマーケット、ケーブルなどの産業で使用されています。スケーリングされた深度画像、点群、ROI情報を取得するために、ステップ 2D ROI内の画像をスケーリング の後に使用されます。
パラメータの説明
サーバー
- サーバーIP
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パラメータ説明：このパラメータは、ディープラーニングサーバーのIPアドレスを設定するために使用されます。
初期値：127.0.0.1
調整説明：実際のニーズに応じて設定してください。
- サーバーポート（1-65535）
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パラメータ説明：このパラメータは、ディープラーニングサーバーのポート番号を設定するために使用されます。
初期値：60054
設定可能な範囲：60000~65535
調整説明：実際のニーズに応じて設定してください。
把持設定
- 把持設定のフォルダパス
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パラメータ説明：このパラメータは、把持設定フォルダのパスを設定するために使用されます。
調整説明：プロジェクトを実行する前に、シーンに応じて 把持設定のフォルダ を追加する必要があります。当社は、物流（セマンティックセグメンテーション）、物流（対象物検出）、スーパーマーケット、ケーブル、薬の外箱の5つの把持設定フォルダを提供しています。詳細は下表に示します。必要な場合はMech-Mind株式会社にお問い合わせください。
| 使用シーン | 把持設定のフォルダ |
|---|---|
物流業界（セマンティックセグメンテーション） |
Logistics_Seg_RGBSuction |
物流業界（対象物検出） |
Logistics_OD_RGBSuction |
スーパーマーケット業界 |
Supermarket_Seg_RGBSuction |
ケーブル業界 |
Cable_Seg_RGBGrasp |
薬の外箱 |
MedicineBox_Instance_3DSize_RGBSuction |
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把持の設定フォルダには、2つのJSONファイルと、1つのモデルが格納されているmodelフォルダがあります。パスを追加するときは、一番外側のフォルダを使用し、modelフォルダに選択する必要がありません。そうしないと、エラーが報告されます。 例えば：xxxx\\Cable_Seg_RGBGraspのパスを選択します。 |
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ディープラーニングモデルの選び方を判断するには、ある程度のディープラーニングの知識が必要なので、ご利用の際はMech-Mind株式会社に問い合わせることをお勧めします。 |
- 物流業界（セマンティックセグメンテーション）
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詳細については、 物流業界（セマンティックセグメンテーション）に適応可能なパラメータ をご参照ください。
- 物流業界（対象物検出）
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詳細については、 物流業界（対象物検出）に適応可能なパラメータ をご参照ください。
- スーパーマーケット業界
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詳細については、 スーパーマーケットに適応可能なパラメータ をご参照ください。
- ケーブル業界
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詳細については、 ケーブルに適用可能なパラメータ をご参照ください。
- 薬の外箱
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詳細については、 薬の外箱に適応可能なパラメータ をご参照ください。
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上記のシーンでモデルを使用する場合、GeForce GTX 10シリーズを推奨し、ビデオメモリは4G以上が必要です。このステップを初めて実行すると、グラフィックカードに応じてモデルが最適化され、その処理には15分から35分程度かかります。 |