ワーク・コンテナ分割

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機能

ワーク・コンテナ分割モデルパッケージに基づき、入力された深度画像およびカラー画像に対してワークとコンテナを分割し、ワークマスクおよびコンテナマスクを出力するとともに、可視化結果を提供します。

使用シーン

ワークとコンテナを効果的に分離する必要があるシーンに適しています。通常、前にはカメラ撮像ステップを接続し、後には点群抽出ステップを接続します。

ダウンロードセンター からワーク・コンテナ分割のディープラーニングモデルパッケージを取得してください。

入力と出力

入力

入力ポート データ型 説明

カメラ深度画像

Image/Depth

対象物の元の深度画像。

カメラカラー画像

Image/Color

対象物の元のカラー画像。

出力

出力ポート データ型 説明

可視化出力

Image/Color

可視化された結果。

ワークの有無

Bool

入力画像のワーク検出結果。true はワークあり、false はワークなしを示します。

ワークのマスク画像

Image/Color/Mask

分割によって得られたワークマスク画像。

コンテナのマスク画像

Image/Color/Mask

分割によって得られたコンテナマスク画像。

システム要件

このステップを使用する場合、以下のシステム要件を満たす必要があります。

  • CPU:AVX2 命令セットをサポートし、以下のいずれかの条件を満たす必要があります:

    • ディスクリート GPU 非搭載の場合:Intel i5-12400 以上。

    • ディスクリート GPU 搭載の場合:Intel i7-6700 以上、GeForce GTX 1660 以上(GPU)。

    Intel CPU で十分にテストされており、AMD CPU ではまだテストされていません。Intel CPU の使用を推奨します。

  • GPU:GeForce GTX 1660 以上(ディスクリート GPU 搭載の場合)。

パラメータ説明

モデルパッケージの設定

パラメータ 説明

モデルパッケージ管理ツール

パラメータ説明:ディープラーニングモデルパッケージ管理ツールを開き、ディープラーニングモデルパッケージをインポートするために使用されます。モデルパッケージファイルとは、Mech-DLKによってエクスポートされた「.dlkpack」を指します。
調整説明:ディープラーニングモデルパッケージ管理ツールの使用方法については、ディープラーニングモデルパッケージ管理ツール をご参照ください。

モデルパッケージ名

パラメータ説明:このパラメータは、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、インポートしたモデルパッケージを選択するために使用されます。
調整説明:モデルパッケージ管理ツールを使用してディープラーニングモデルをインポートした後、ここでドロップダウンリストから対応するモデルパッケージ名を選択します。

モデルパッケージ切替後に元のモデルを解放

パラメータ説明:モデルを切り替える際に、元のモデルパッケージが使用していたリソースを即時に解放するかどうかを制御します。
初期値:チェックを入れる
調整説明: チェックを入れると、他ステップで使用中であっても、別モデルへ切り替えると即座に元モデルリソースを解放します。チェックを入れない場合は、元モデルがどのステップからも使用されなくなった場合にのみ自動解放されます。

モデルパッケージのタイプ

パラメータ説明: モデルパッケージ名 を選択すると、モデルパッケージのタイプ が自動的に記入されます。

入力画像バッチサイズ

パラメータ説明:各推論時に処理する画像の枚数です。

GPU ID

パラメータ説明:このパラメータは、モデルパッケージ推論に使用するGPUのデバイスIDを設定するために使用されます。
調整説明:モデルパッケージ名を選択した後、ここでドロップダウンリストからモデルパッケージ推論に使用するGPUのデバイスIDを選択する必要があります。

前処理

パラメータ 説明

ROIファイル

パラメータ説明:入力画像のROIを設定または変更します。

調整説明:初期状態ではデフォルトのROI設定が既に存在します。ROI設定を変更するには、ROIファイルを設定 をクリックします。次に、表示された画面で ROI 設定 を行い、ROI名を入力します。

論の前に、ここで設定されたROIがMech-DLKで設定されたROIと一致しているかを確認してください。一致していない場合、認識結果に影響を与える 可能性があります。

推論プロセスでは、通常モデルのトレーニング時に設定されたROI(デフォルトROI)が使用されます。カメラ視野内の対象物の位置が変わった場合は、ROIを調整する必要があります。

ROI設定後、初期のROIを使用するには、エディタを開くの下のROIを削除します。

後処理

パラメータ 説明

モフォロジー変換

パラメータ説明:有効にすると、ワーク・コンテナの分割結果に対してモフォロジー処理を適用します。
初期値:無効

モフォロジー変換タイプ

パラメータ説明:マスクに適用するモフォロジー処理方式を選択します。

オプション:膨張処理、収縮処理

  • 膨張処理:ディープラーニングマスクの面積を拡大します。ディープラーニングマスクが実際のワークまたはコンテナ領域より小さい場合、マスクで抽出した点群に欠損が発生することがあります(特にエッジ点群)。この場合は膨張処理を有効にし、マスク面積を拡大して、抽出点群の欠損を防ぐことを推奨します。

  • 収縮処理:ディープラーニングマスクの面積を縮小します。ディープラーニングマスクの範囲が実際のワークまたはコンテナ領域より大きい場合、または背景ノイズを含む場合は、収縮処理を有効にしてマスク範囲を縮小し、点群に非対象領域が混入するのを防ぐことを推奨します。

カーネルサイズ

パラメータ説明:モルフォロジー変換のカーネルサイズを設定します。カーネルが大きいほど効果が強くなります。
初期値:3px
調整説明: 実際の要件に応じてカーネルサイズを調整します。

可視化設定

パラメータ 説明

画像で分割マスクを描画

パラメータ説明:画像上に分割マスクを重ねて表示します。

チェックを入れると可視化が有効になり、分割マスクが画像上に直接表示されます。効果は下図のとおりです。

visualization output

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