ワークの選択と認識
点群の前処理が完了したら、認識する対象物としてワークライブラリから1つまたは複数のワークを選択する必要があります。
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「ワーク選択と認識」手順の可視化エリアには、ワーク中心点が表示されます。把持位置姿勢を表示する場合は、次へ をクリックし、「共通設定」手順の可視化エリアで確認してください。 |
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外部サービスを使用してMech-Visionプロジェクトをトリガーする場合は、トリガー前に「ワーク認識」設定ツールを閉じることをお勧めします。 プロジェクトをトリガーしているときに「ワーク認識」設定ツールが開かれていると、可視化オプションを切り替えても可視化表示エリアや認識結果レポートの内容が更新されません。この場合は、「ワーク認識」設定ツールを閉じてから デバッグ結果出力 機能を有効にし、その後再度「ワーク認識」設定ツールを開くことで、可視化オプションを切り替えた後に認識結果と可視化出力結果を確認できます。 |
ワークを選択
以下の手順に従って、ワークライブラリ内のワークを「ワーク認識」の設定ツールに更新します。その後、実際の状況に応じて認識するワークを適切に選択します。
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ワークライブラリにワークがない場合、実際の状況に応じて ワークの設定フローを選択してワークを作成 する必要があります。ワークを設定して保存した後、「ワーク認識」の設定ツールで ワークを更新 をクリックすると、ワークが「ワーク認識」の設定ツールに更新されます。
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ワークライブラリに設定済みのワークがある場合、ワークを更新 をクリックしてそれを「ワーク認識」の設定ツールに更新できます。
ディープラーニングを使用（オプション）
実際のプロジェクトでは、認識するワークが高反射材質で点群が抜けている場合や、カメラの取り付け位置が遠すぎて点群の品質が低い場合には、ワークを認識するためにディープラーニングの使用が必要です。この時、ディープラーニングによる認識 を有効にする必要があります。
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ディープラーニングモデルパッケージをインポートします。
モデルパッケージ管理ツール をクリックして開き、モデルパッケージをインポートします。詳細については、ディープラーニングモデルパッケージをインポート をご参照ください。
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ディープラーニングモデルパッケージを選択します。
モデルパッケージのインポートが完了したら、ボタンの下にあるドロップダウンバーからモデルパッケージを選択することができます。
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目標領域（2D ROI）を設定します。
ROI設定 をクリックし、表示される「ROI設定」設定画面でROIを設定し、ROI名を入力します。これにより、ディープラーニングの推論精度を向上させることができます。
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推論設定を行います。
推論設定 をクリックし、表示される「推論設定」画面で信頼度しきい値を設定します。このしきい値よりも高い信頼度を持つ結果は、ディープラーニング認識プロセス中に保持されます。
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フォントサイズを設定します。
このパラメータは、左側のディープラーニング結果に表示されるテキストのフォントサイズを設定するために使用されます。実際のニーズに応じて設定してください。
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膨張処理パラメータ（オプション）を設定します。
このパラメータは、ディープラーニングマスクの面積を増やすために使用されます。ディープラーニングマスクがワークより小さい場合、マスクを使用してワークから抽出された点群（特にエッジ点群）が抜けていることがあります。そのため、点群抜けを避けるために、膨張処理 を有効化にしてマスク領域を増やすことを推奨します。
膨張処理 を有効化にした後、実際の状況に応じて カーネルサイズ を設定する必要があります。カーネルが大きいほど膨張効果は強くなります。
ワーク認識
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基本モードでのパラメータについては、3Dマッチングのパラメータ説明（基本パラメータ調整レベル） をご参照ください。
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詳細モードでのパラメータについては、3Dマッチングのパラメータ説明（詳細パラメータ調整レベル） をご参照ください。