데이터 획득

아니요. 시뮬레이션된 조명은 실제 조건을 정확히 반영하지 못할 수 있어, 해당 환경에서 얻은 이미지는 모델 훈련에 적절하지 않을 수 있습니다. 따라서 조명 조건이 시간대에 따라 변하는 경우, 각 조건에서 직접 이미지를 수집하는 것이 바람직합니다.

아니요. 데이터 획득 전에 카메라는 고정된 위치에 있어야 합니다. 획득 중에 카메라를 움직이면 카메라의 외부 파라미터가 변하여 모델 훈련에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 물체 위치 변화에 유연하게 대응하려면 ROI를 더 넓게 설정하는 것이 도움이 됩니다.

아니요. 카메라 교체 후, 모델 훈련에 사용되는 모든 데이터는 새 카메라에서 가져와야 합니다. 새 카메라를 사용하여 다시 데이터 획득을 수행하고 해당 데이터를 훈련에 사용하세요.

예. 배경을 변경하면 오인식이나 대상 물체 인식 실패 등 인식 오류가 발생할 수 있습니다. 따라서 초기에 배경을 설정한 후에는 변경하지 않는 것이 좋습니다.

네, 하지만 ROI 설정을 조정해 주세요. 이미지 간의 차이를 줄이기 위해, 각 높이에 따라 다른 ROI를 설정하는 것이 좋습니다.

과다 노출이나 노출 부족은 피하는 것이 좋습니다. 이미지의 일부에서 과다 노출이 불가피한 경우에는, 물체의 윤곽이 선명하게 나타나는지 확인하세요.

표준 형태의 상자를 사용하고, 과다 노출이나 노출 부족을 피하세요. 이미지 밝기를 조정해도 인식 성능이 향상되지 않으면, Mech-Mind 기술 지원팀에 카메라 모델, 장착 높이, 제품 정보 등을 제공해 문의해 주세요.

필요에 따라 차광 장치 또는 보조 조명을 추가해 주세요.