ビジョンプロジェクトの設定

Mech-Visionのプロジェクト編集エリアで、カメラから画像を取得 ステップを選択し、画面右下にある ステップパラメータ タブで カメラを選択 をクリックします。

ポップアップウィンドウで カメラとキャリブレーションパラメータグループを選択 ウィンドウが表示され、カメラ番号の右側にある アイコンをクリックします。このアイコンが アイコンに変わると、カメラの接続が成功したことを示します。

カメラを接続してキャリブレーションパラメータグループを設定すると、カメラのキャリブレーションパラメータグループ、IPアドレス、ポートなどのパラメータが自動的に取得されます。設定パラメータグループ が「段ボール箱（carton）」に設定されていることを確認してください。

3D ROIを適切に設定し、干渉要因を除去することで認識効率を向上させます。設定する3D ROIの範囲は、段ボール箱を囲み、供給時のずれに対応するために、約50mm程度外側に拡張する必要があります。

最高層の点群を取得するための「層の高さ」を設定します。設定するパラメータ値は、段ボール箱の高さより小さく、同一層の段ボール箱の高さ差の最大値より大きくする必要があります。

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パッケージをインポートし、インポートしたモデルパッケージを選択します。

ディープラーニング推論効果を向上させるために2D ROIを設定します。設定する2D ROIは、最高層の段ボール箱を囲み、コンテナ位置の変動に対応するために1/3程度の余裕を持たせて拡張する必要があります。

位置姿勢を変換：「座標系設定」の下の 位置姿勢をロボット座標系に変換 にチェックを入れ、位置姿勢をカメラ座標系からロボット座標系に変換します。

位置姿勢を調整：「位置姿勢調整」の下の 方向調整 を「自動合わせ」に設定し、「段ボール箱のパレタイジング・デパレタイジング」の適用シーンを選択します。

位置姿勢をソート：「ソート方法」を 平面上のZ形状でソート に設定し、「基準位置姿勢」の方向を設定します。

角度によるフィルタリング：位置姿勢のZ軸方向 に基づいて、明らかに把持できない位置姿勢や誤認識された位置姿勢を除去し、Mech-Vizの経路計画の時間を短縮して効率を向上させます。