Mech-MSR 업데이트 설명

이 스텝은 구조광 3D 카메라를 제어하여 데이터를 획득하거나, 로컬에 저장된 데이터를 불러옵니다.

이 스텝은 인접 영역의 데이터 유사성을 기반으로 표면 데이터의 노이즈를 제거합니다.

이 스텝은 기준선과 프로파일로 둘러싸인 영역의 면적을 측정합니다.

이 스텝은 표면 데이터에 원기둥을 피팅하여 반경, 중심점, 기울기 등을 계산합니다.

이 스텝은 표면 데이터에 구를 피팅해 반경과 중심점을 계산합니다.

이 스텝은 특징 영역을 여러 소영역으로 나눈 뒤, 각 소영역의 평균 높이와 최고점, 최저점을 계산합니다. 또한 각 소영역의 표면 면적과 참조 평면을 기준으로 한 부피도 계산할 수 있습니다.

이 스텝은 표면 데이터와 3D 모델 간의 편차(Deviation)를 계산합니다.

이 스텝은 Mech-DLK에서 내보낸 단일 모델 패키지를 사용하여 추론한 다음 추론 결과를 출력합니다.

이 스텝은 STL 모델 파일을 표면 데이터로 변환합니다.

이 스텝은 선택한 파일 형식의 표면 데이터를 지정된 경로에 저장합니다.

이 스텝은 다른 스텝의 출력 데이터를 확인하고 임시로 저장하는 데 사용됩니다.

PROFINET 프로토콜을 통해 3D 측정 시스템과 PLC 간의 통신을 지원합니다. "ROFINET 통신 설정" 내용을 참고하여 Mech-MSR에서 설정을 완료할수 있습니다.

설정된 레이저 프로파일러 I/O 단자를 통해 프로젝트를 트리거하고, 품질 판단 결과를 출력할 수 있습니다. 자세한 내용은 "레이저 프로파일러 I/O 단자 구성"을 참조하십시오.

표면 편차 측정 스텝의 파라미터 구성 패널에서 이 도구를 열어 편차를 확인하고 계산할 수 있습니다.

이 도구를 사용하여 딥 러닝 모델 패키지를 가져오고 관리할 수 있습니다. 가져온 딥 러닝 모델 패키지는 딥 러닝 모델 패키지 추론 스텝에서 사용됩니다.

홈 인터페이스의 메뉴 바에서 "툴킷  Python 패키지 관리"를 클릭합니다. 이 도구를 사용하여 Python 패키지를 검색, 설치 및 제거할 수 있습니다. Python 패키지의 일괄 가져오기 및 내보내기도 지원됩니다.

이제 여러 레이저 프로파일러를 동시에 연결하여 데이터를 획득할 수 있습니다.

새로운 고급 필터(예: 동적 임계값, 적응형 임계값)를 이제 표면 데이터 처리에 사용할 수 있습니다.

감지된 Blob이 너무 가까워지지 않도록 Blob 사이의 최소 거리를 설정하는 기능을 지원합니다.

이미지에서 대상 물체의 위치에 따라 트랙라인을 동기적으로 변환하는 정렬 파라미터 그룹 입력을 지원합니다.

각 프로젝트가 성공적으로 실행된 후, 소프트웨어는 지정된 데이터 형식으로 프로젝트 결과를 클라이언트에게 자동으로 전달할 수 있습니다.

PLC에 문자열 데이터를 전송하는 기능을 제공합니다.

세그먼트의 시작 포인트와 종료 포인트를 수정하여 트랙라인을 보다 유연하게 조정할 수 있습니다.