認識精度が低下していないかをチェック
以下では、認識精度が低下していないかをチェックするための方法について説明します。
以下のことをチェックする必要があります。
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点群品質が低下していないか
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ディープラーニングの推論効果が低下していないか
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3Dマッチング精度が低下していないか
点群品質が低下していないかをチェック
プロジェクトで3Dマッチングを使用して認識する場合、以下の手順で点群品質をチェックします。
チェック方法：
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把持ずれが発生した位置にワークを配置します。
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EIHの場合、カメラを把持ずれが発生した撮影位置に移動します。
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Mech-Eye Viewerを起動し、プロジェクトで使用しているカメラに接続します。
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カメラ接続後、パラメータグループ をプロジェクトで使用しているパラメータグループに切り替え、
をクリックして一回キャプチャを行います。 -
データ表示エリアの 点群 タブにワークの点群品質を確認します。
チェック基準：
ワークの点群に以下の問題が発生した場合、点群品質が低下している可能性があります。
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点群が完全でなく、把持に必要な特徴点が欠落しています。
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ノイズが多く、点群に大きな変動があります。
補正方法：
点群品質低下の一般的な原因と対処策は以下の通りです。
| 考えられる原因 | 対処策 |
|---|---|
環境光の変化 |
3Ｄパラメータ、点群後処理、深度範囲、ROI のパラメータ群を調整します。環境光が強すぎる場合、遮光処理を行います。 |
供給方式の変化（カメラの縞方向がワークの長辺方向と垂直でない） |
元の供給方式に戻し、カメラの縞方向をワークの長辺の方向と垂直にします。 |
ディープラーニングの推論効果が低下していないかをチェック
プロジェクトでディープラーニングを使用して認識する場合、以下の手順で推論効果をチェックします。
チェック方法：
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Mech-Visionのツールバーから オペレーターインターフェイス をクリックし、現在使用しているソリューションのオペレーターインターフェイスを開きます。
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設定済みの「ディープラーニング結果」ビューでディープラーニングの推論効果を確認します。
チェック基準：
以下の状況が発生した場合、ディープラーニングの推論効果が低下している可能性があります。
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正常なワークの見逃し認識。
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ワークや背景の誤認識。誤認識には、背景がワークと誤認識されること、異なるワークのタイプの誤認識、ワークの上下層の誤認識、ワーク同士の誤認識などが含まれます。
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マスク品質および認識の信頼度が低い。マスクの品質が低く、インスタンスセグメンテーションの信頼度が低い場合、誤認識や見逃し認識を引き起こし、把持に影響を与えます。
補正方法：
以下のような場合は、モデルの追加学習が必要になります。
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低い信頼度設定でも正常に認識されない場合、見逃し認識を解決するためにモデルの追加学習が必要です。
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誤認識が入力画像の品質やワーク自体とは関係ない場合、誤認識を解決するためにモデルの追加学習が必要です。
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マスクの品質が低く、インスタンスセグメンテーションの信頼度が低く、信頼度のしきい値を調整しても解決できない場合、モデルの追加学習が必要です。
上記以外の場合、ディープラーニングの推論効果が低下する原因と対処策は下表の通りです。
| 考えられる原因 | 対処策 |
|---|---|
環境光の変化により、画像が明るすぎたり暗すぎる |
2D露出パラメータを調整します。環境光が強すぎる場合、遮光処理を行います。 |
供給方式の変化（異常な供給） |
元の供給方式に戻し、2D ROIを調整して2D画像にすべてのワークが含まれるようにします。 |
異常なワーク |
異常なワークを削除します。 |
3Dマッチング精度が低下していないかをチェック
プロジェクトで3Dマッチングを使用して認識する場合、以下の手順で3Dマッチング精度をチェックします。
チェック方法：
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Mech-Visionのツールバーから オペレーターインターフェイス をクリックし、現在使用しているソリューションのオペレーターインターフェイスを開きます。
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設定済みの「認識結果」ビューで3Dマッチング精度を確認します。
チェック基準：
マッチングが正確でない場合、3Dマッチング精度が低下している可能性があります。
補正方法：
3Dマッチング精度低下の原因と対処策は下表の通りです。
| 考えられる原因 | 対処策 |
|---|---|
環境光の変化 |
3Ｄパラメータ、点群後処理、深度範囲、ROI のパラメータ群を調整します。環境光が強すぎる場合、遮光処理を行います。 |
不適切な3Dマッチングのパラメータ設定 |
テクニカルサポートに連絡してパラメータの設定を最適化します。 |
ワークの変化 |
新しいワークの点群モデルを作成します。 |