ワーク認識(バラ積みされたワーク)

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本ガイドでは、バラ積みされたワークの位置姿勢を正確に認識する方法を説明します。「ワーク認識(バラ積みされたワーク)」のサンプルプロジェクトを例に、 ワーク認識 ステップのパラメータ調整方法と、実際の適用時の注意事項について詳しく解説します。

適用シーン 認識効果

randomly stacked objects

randomly stacked objects effect

以下は、このサンプルプロジェクトを基にした具体的な適用方法と注意事項の説明です。

実践ガイド

「ワーク認識(バラ積みされたワーク)」プロジェクトは、Mech-Visionのソリューションライブラリに含まれています。「実践例 - 3D位置決め」タブからこのプロジェクトを取得し、作成してください。プロジェクトを作成した後、ワーク認識 ステップをクリックして選択します。設定ツール ボタンをクリックして、ワーク認識の設定ツール を開き、パラメータ調整を行います。点群の前処理、ワークの選択と認識、共通設定の3つの手順が含まれます。

overall process
  1. 点群前処理:取得された画像データを点群に変換し、有効な点群認識領域を設定します。その後、エッジ点群を検出し、要件を満たしていない点群を除去して、認識効率を向上させます。

  2. ワークの選択と認識:ワークモデルと把持位置姿勢の作成が完了した後、使用するビジョン認識方法に基づいてディープラーニングモデルパッケージを設定するかどうかを選択し、ワークの認識パラメータを調整します。ワーク認識のソリューションがワークを安定かつ正確に認識できるように、設定されたパラメータが要件を満たしていることを確保してください。

  3. 共通設定:出力ポートの設定を行います。実際の把持タスクに応じて、把持位置姿勢や対象物の中心点などの関連情報出力を選択できます。

以下は、各手順の主要なパラメータの説明です。

点群前処理

  1. 認識領域を設定 します。

    認識領域(3D ROI)の設定では、認識対象のワークが位置する領域を囲み、その上下左右に適切に余裕を持たせて拡張する必要があります。

  2. パラメータを調整 します。

    通常の場合、パラメータの初期値を使用します。シーンの点群に多くのノイズが含まれる場合は、関連するパラメータを調整してノイズを除去してください。

このサンプルプロジェクトでは、他のパラメータの変更は不要なので、認識領域の設定後に 次へ をクリックし、「ワークの選択と認識」手順に進みます。

ワークの選択と認識

点群前処理が完了した後、ワークライブラリでワークの点群モデルを作成し、モデルのマッチングに関連するパラメータを設定する必要があります。

  1. ワークのモデルを作成します。

    ワークライブラリを開く をクリックしてワークライブラリを開きます。STLファイルをインポートして点群モデルを生成 します。モデルを設定した後、保存 をクリックします。「ワーク認識」設定ツールに戻り、ワークを更新 をクリックして作成されたワークモデルを選択します。

    STLファイルは、こちら からダウンロード可能です。
  2. 認識関連パラメータを設定 します。

    以下のパラメータ設定は参考情報です。現場の具体的な状況に応じて調整してください。
    • ワーク認識 の右にある 上級モード を有効にします。

    • マッチングモードを設定:このプロジェクトで マッチングモードの自動設定 を使用した場合、認識結果の精度が現場の要求を満たさない可能性があります。そのため、自動設定を無効にして、パラメータを手動で調整することをお勧めします。

      低精度マッチングはある程度のマッチング誤差を許容できるため、低精度マッチングモードエッジマッチング に設定します。エッジ点群が大きく変動して認識精度が要件を満たしていない場合は、精度を向上させるために 高精度マッチングモードサーフェスマッチング に設定します。

      auto

      manual

      マッチングモードを自動的に設定

      関連するパラメータを手動で設定

    • 信頼度設定を調整:最高層に配置されたすべてのワークを正常に認識するために、信頼度設定 を調整する必要があります。このプロジェクトでは、信頼度の設定方式自動 に設定した場合、誤った認識結果が削除されていないため、このパラメータを 手動 に設定、以下のパラメータを調整することを推奨します。

      • 共同スコアリング戦略サーフェスとエッジの両方を考慮 に設定します。

      • シーン点群とモデル点群の重なりが多いため、認識時には小さな検索半径を選択して、より精度の高いマッチング結果を得る必要があります。そのため、サーフェスマッチングの結果検証レベル に設定し、サーフェスマッチングの信頼度しきい値0.9000 に設定します。

      • ワークモデルのエッジ点群の変動が大きいため、認識時には大きな検索半径を選択して、より精度の高いマッチング結果を得る必要があります。そのため、エッジマッチングの結果検証レベル標準 に設定し、エッジマッチングの信頼度しきい値0.5000 に設定します。

        confidence auto

        confidence manual

        マッチングモードを自動的に設定

        関連するパラメータを手動で設定

        • 左側の可視化ウィンドウの下にある認識結果レポートの最初のドロップダウンメニューから 出力結果 を選択します。サーフェスマッチングの信頼度エッジマッチングの信頼度 の値が設定したしきい値よりも高いワークのみが保持されます。現場の状況に応じて認識結果を確認してください。誤認識や見逃し認識がある場合は、それぞれのしきい値を上げたり下げたりしてください。

        • 信頼度の設定方式 パラメータを調整する際には、まず 自動設定 にした場合の認識結果を確認する必要があります。信頼度しきい値 を調整した後でも認識結果が現場の要件を満たさない場合、かつ可視化ウィンドウの下にある サーフェスマッチングの信頼度エッジマッチングの信頼度 の値に大きな差がある場合は、信頼度の設定方式手動 に設定し、関連するパラメータを調整することをお勧めします。

          confidence

    • 出力 - 出力結果の最大数:のパラメータ値を最高層で遮られず、ほぼ完全に見えるワークの数に設定します。このプロジェクトでは、出力結果の最大数15 に設定しています。

設定完了後、次へ をクリックして「共通設定」に進みます。

共通設定

ワーク認識が完了後、ビジョン認識以外の補助機能設定を行います。現在は、出力ポートの内容を設定し、後続ステップに認識結果と点群を提供することが可能です。

ロボットがワークを正常に把持するように、ワークの中心点を調整し、そのZ軸がコンテナの中心を指すようにします。ポートを選択 では 対象物の中心点に関連するポート を選択し、カメラで取得した元の点群 にチェックを入れます。出力された点群情報は経路計画時の衝突検出に使用されます。

現場で特定の要件がある場合は、実際のニーズに基づいて出力ポートを適切に設定してください。

これで、関連するパラメータの調整が完了しました。保存 をクリックして変更を保存します。

注意事項

実際のアプリケーションでは、以下の注意事項に従った上で、プロジェクトに ワーク認識 ステップを追加し、データフローを接続してください。

  • 「ワーク認識」ステップは通常、カメラから画像を取得 ステップと連携し、金属部品の供給シーンで使用されます。単独に配置されるワーク、単段に整列されるワーク、複数段に整列されるワーク、バラ積みされたワークなど、様々な形状のワークや配置状態に対応します。

  • 「ワーク認識」ステップの後には、通常、位置姿勢を一括調整(V2) の位置姿勢調整ステップが接続されます。

    このサンプルプロジェクトは、整列して並べられたワークの位置姿勢を正確に認識する方法を示すことを目的としており、位置姿勢調整についての説明は含まれていません。

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