把持位置姿勢を予測

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機能

2D画像と深度画像を使用して画像内の把持可能な対象物を認識し、対応する把持位置姿勢を出力します。

使用シーン

このステップは通常、スーパーや箱型対象物の把持シーンに使用されます。

入力と出力

このステップでは、デフォルトではポートは表示されません。ステップパラメータで 把持設定のフォルダパス を設定すると、フォルダに従って入力ポートと出力ポートが生成されます。

例えば、箱形対象物の把持設定フォルダを設定すると、このステップの入出力を下図に示します。

medicine box input and output

使用前提

グラフィックスカード要件

このステップを使用する場合は、グラフィックスカードがNVIDIA GTX 1650 Ti以上である必要があります。

使用上の注意

  • このステップを使用する際に、ログバーに「ディープラーニングサーバーが正常に起動しました」というメッセージが表示されるのを待ってから、このステップを実行します。

  • このステップを初めて実行する前に、ステップパラメータで 把持設定のフォルダパス を設定する必要があります。

  • このステップを初めて実行する際、ステップはグラフィックスカードに基づいてモデルを最適化します。このプロセスには10~30分かかりますので(具体的な時間はコンピュータの構成によります)、しばらくお待ちください。モデルの最適化が完了すると、ステップの実行時間は大幅に短縮されます。

パラメータ説明

サーバー設定

サーバーIP

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)

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。

推論設定

推論モード

パラメータ説明:ディープラーニングモデルの推論モードを選択するために使用されます。

オプション:GPU、CPU

  • GPU:GPUを使用してモデルを推論する前に、モデルを最適化し、最適化されたモデルを使用して推論を行います。モデルを初めて最適化する場合、10〜30分かかります。

  • CPU:ディープラーニングモデルの推論にCPUを使用します。GPUと比較して、推論にかかる時間が長くなり、認識精度が低下することがあります。

初期値:GPU

調整説明:推論速度はGPU>CPUです。推論モードを切り替えた後、ディープラーニングサーバーを再起動する必要があります。

把持設定

把持設定のフォルダパス

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。把持設定のフォルダパスを設定した後、ステップは異なるフォルダに従って異なる入力ポートと出力ポートを生成します。

調整説明:実際のニーズに応じて設定してください。薬の外箱の把持設定フォルダを提供しています。

使用シーン 把持設定のフォルダ 取得方式 パラメータ説明

スーパーマーケット業界

supermarket

把持設定フォルダは、ソリューションライブラリ内の関連ソリューションと一緒にダウンロードできます。

パラメータ説明

薬の外箱

MedicineBox_Instance_3DSize_RGBSuction

把持設定フォルダは、ソリューションライブラリ内の関連ソリューションと一緒にダウンロードできます。

パラメータ説明

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