「ワークの選択と認識」に関するよくある問題

ディープラーニングによる認識 機能が有効になっている場合、ディープラーニングによる認識結果が得られない可能性があります。

信頼度しきい値 が高すぎるため、正しい認識結果が除去されています。

点群モデルが認識するワークと一致していません。

ディープラーニングによる認識 機能が有効になっている場合、選択したディープラーニングモデルパッケージが正しいか、ROI設定が適切かを確認します。下図で、左が誤ったROI、右が正しいROIの例です。

実際の状況に応じて、信頼度しきい値 を適切に設定します。

点群モデルと認識するワークが一致していることを確認します。

信頼度しきい値 が高すぎるため、正しい認識結果が除去されています。

一部のワークの点群が大きく抜けています。

重なり率 が低すぎて、わずかに重ねられている認識結果が除去されています。

実際の状況に応じて、信頼度しきい値 を適切に設定します。

点群抜けの原因を確認し、点群品質を向上させます。それでも見逃し認識が発生する場合は、ディープラーニングによる認識 機能を使用してみてください。

重ねられている結果を除去 を無効にするか、重なり率 を大きく設定します。

細長いワークの場合、マッチング結果が大きくずれることがあります。

ワークの表裏や両端が完全には一致していないが、似ているために誤って表裏や大端小端が認識されます。

背景点群が除去されず、誤ってワークとして認識されます。

細長いワークに対しては、以下の方法でマッチング精度を向上させることができます。

ワークライブラリ で 点群モデル設定 機能を有効にし、対称性を手動で設定 することで誤マッチングを回避することができます。その後、ワーク認識の設定ツール の「ワークの選択と認識」手順で 上級モード を有効にし、「誤マッチングを回避」の下の マッチングに失敗する可能性のある位置姿勢をフィルタリング パラメータを調整することで誤マッチングを回避することができます。

ディープラーニングによる認識 機能を有効にします。ディープラーニングを使用してワークを認識し、背景点群が認識結果に干渉するのを避けることができます。

「点群前処理」手順で設定された3D ROIが適切でないため、背景点群が除去されていません。

認識パラメータが適切に設定されていません。

追加の高精度マッチング 機能が有効になっています。

「点群前処理」手順で3D ROIを適切に設定し、背景点群を除去し、ワーク点群のみを残します。

認識パラメータの設定を最適化します。認識精度が精度要件を満たしている場合、低精度マッチングと高精度マッチングの 実行モード を 高速 または 標準 に設定し、サイクルタイムを向上させます。これらのパラメータは、上級モード で設定可能です。

追加の高精度マッチング 機能を無効にします。