ディープラーニングの入門
ディープラーニングの使用を理解し確認した上で、以下ではディープラーニングの入門について説明します。まず、実際の要件に基づいて使用するディープラーニングモデルを選択し、それからディープラーニングを使用して関連するタスクを実行できます。
ディープラーニングソリューションを選択
ビジョンソリューションを設計する際には、通常、まず適用シーン(部品供給、パレタイジング・デパレタイジングなど)を確定し、従来の3Dマッチング方法が認識要件を満たすかどうかを確認します。その結果に基づいてディープラーニングを使用するかどうか、そしてどのディープラーニングソリューションを使用するかを決定します。実際の状況からディープラーニングソリューションを選択できない場合は、Mech-Mind株式会社のテクニカルサポートにお問い合わせください。
ビジョン認識のプロセスで、従来の方法では以下のような問題を解決できない場合、ディープラーニングの使用が必要になります。
番号 | 従来の方法における課題 | 説明図 |
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1 |
ワーク表面に高い反射性があり、点群品質が低い場合。 |
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2 |
ワーク点群に幾何学的特徴が少なく、特徴点群の数も少ない場合。 |
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3 |
ワークが整列して並べられ、かつ密集している状態で、個々のワーク点群を認識しにくい、または誤認識される場合。 |
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4 |
ワーク特徴がカラー画像にのみ存在し、ワーク点群に特徴がない場合。 |
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5 |
プロジェクトがビジョンタクトタイムに高い要件が求められている場合。例えば、ワーク数が多い場合、点群モデルのマッチングに時間がかかります。この場合、ディープラーニングを使用してまず一部のワークを選出し、その後マッチングを実行することで、マッチングに必要な時間を短縮できます。 |
ディープラーニングを使用
ディープラーニングソリューションが確定した後は、ディープラーニングを使用 を参照してディープラーニングの使用フローを学習してください。