3D 로봇 가이던스
- 인식 실수를 줄이려면 어떻게 해야 하나요?
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충분한 데이터가 획득되었는지 확인하세요.
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인식해야 할 모든 사물에 렝이블을 지정하고, 레이블 누락이 발생하지 않도록 주의하세요.
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- 샤프트 모델 인식 실수를 줄이려면 어떻게 해야 하나요?
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이미지 품질 향상 : 카메라의 2D 노출 파라미터를 조정합니다.
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레이블 품질 향상 : 훈련에 사용되는 이미지 양을 늘리고, 인식해야 할 모든 샤프트에 정확하게 레이블을 지정하고, 레이블 누락을 방지합니다.
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모델을 다시 훈련합니다.
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- Mech-DLK를 사용하여 소형 부품에 대한 고품질 인스턴스 세그먼테이션 모듈을 훈련시키려면 어떻게 해야 하나요?
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복잡한 시나리오를 세분화하려면 여러 알고리즘을 캐스케이딩하여 사용해야 하며, 모델의 효율성을 보장하려면 각 모듈에 필요한 데이터를 수집하고 정확하게 레이블링하는 것이 필수적입니다. 자세한 내용은 3D 비전 가이던스 크랭크샤프트 로딩 사례를 참조하십시오.
- 물체의 앞면과 뒷면을 구별하도록 모델을 훈련시키는 방법은 무엇입니까?
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인스턴스 세그먼테이션 모델을 훈련합니다. 이미지에서 인식할 모든 물체를 분할합니다.
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이미지 분류 모델을 훈련합니다. 분할된 물체의 이미지에 "앞" 또는 "뒤"라는 레이블을 지정합니다.
원본 이미지에서 물체의 앞면과 뒷면을 구분할 수 있는 특징이 뚜렷하고 이미지 수량이 충분하다면, 인스턴스 세그먼테이션 모델을 직접 사용하여 "앞면"과 "뒷면" 레이블을 생성하고 분할 및 레이블링할 수 있습니다.
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- 물체 방향을 구별하도록 모델을 훈련하는 방법은 무엇입니까?
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인스턴스 세그먼테이션 모델을 훈련합니다. 이미지에서 인식할 모든 물체를 분할합니다.
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물체 검출 모델을 훈련합니다. 물체의 고유한 패턴이나 텍스트 특징에 레이블을 지정하고, 특징에 따라 로봇의 피킹 포즈를 조정합니다.
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- 이음매가 있는 큰 박스 하나와 밀착 배치된 작은 박스 두 개를 구분하지 못합니다. 이 문제를 어떻게 해결해야 할까요?
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대부분의 경우, 인식 결과가 좋지 않은 이미지를 획득하여 모델을 반복(iterate)하고 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 그러나 대상 물체의 특징이 매우 유사한 경우, 수동으로도 정확하게 구분하기 어려울 수 있습니다. 이러한 경우 모델을 여러 번 반복(iterate)하더라도 정확도가 보장되지 않을 수 있습니다. 실제 상황에 따라 다음 방법을 사용할 수 있습니다.
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모호한 특징을 가려줍니다. 예를 들어, 불투명한 테이프를 큰 박스의 이음새에 붙이면, 두 개의 작은 박스로 잘못 인식되는 것을 방지할 수 있습니다.
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모델을 각각 훈련합니다. 각 박스 유형에 대한 이미지를 개별적으로 수집하고 훈련시킨 후, 두 박스가 동시에 나타나지 않도록 합니다.
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인식 표준을 통일합니다. 예를 들어, 실제 종류와 상관없이 모든 박스를 작은 박스로 인식하도록 모델을 훈련할 수 있습니다. 그러나 이 방법은 큰 박스를 피킹할 때 실패할 가능성이 있습니다. 반대로, 모든 박스를 큰 박스로 인식하도록 모델을 훈련할 수도 있습니다. 하지만 이 경우에는 로봇이 두 개의 작은 박스를 한 번에 피킹하게 되는 문제가 발생할 수 있습니다.
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- 딥 러닝이 빈 피킹 시나리오에 적합할까요?
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네. 딥 러닝은 복잡한 환경에서도 물체를 효과적으로 인식하고 위치를 파악하며, 조명, 시야, 배경의 변화에도 적응할 수 있기 때문입니다. 그러나 훈련 데이터가 실제 적용 시나리오와 크게 다를 경우 모델의 추론 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 딥 러닝 모델을 효과적으로 훈련시키기 위해서는 대량의 데이터가 필요하므로, 소규모 산업 분야에서는 구현이 어려울 수 있습니다.
조명이 균일하고 물체 수가 적은 시나리오에서는 템플릿 매칭이나 특징 기반 머신 비전 방법을 사용할 수 있습니다.이러한 방법은 학습 데이터가 거의 필요 없거나 아예 필요하지 않을 수도 있다는 장점이 있습니다.
어떤 방법을 선택하든, 실제 생산 환경에 배포할 때는 철저한 테스트가 필요합니다. 또한, 환경 조건이 변할 수 있으므로, 모델 성능을 지속적으로 모니터링하고 필요 시 모델을 반복 훈련하거나 재훈련하여 실제 운영 조건에서도 시스템의 안정성을 유지하는 것이 중요합니다.