딥 러닝 알고리즘과 3D 매칭 알고리즘 비교
3D 매칭 알고리즘은 포인트 클라우드 모델을 시나리오 포인트 클라우드와 매칭하여 물체를 감지하고 물체의 포즈를 출력합니다. 그러나 일부 비전 인식 작업에서는 기존의 매칭 및 클러스터링 방식으로는 만족스러운 결과를 얻기 어려울 수 있습니다.
이때, 딥 러닝 알고리즘은 뛰어난 인식 성능을 발휘할 수 있습니다. 딥 러닝은 인공지능의 영역에 속하며, 복잡한 신경망 모델을 활용하며, 대량의 데이터를 기반으로 인간의 학습 과정을 시뮬레이션하고 패턴을 예측하거나 식별하고, 데이터 특징을 추출하여 관련 작업을 수행할 수 있습니다.
이 섹션에서는 다양한 피킹 시나리오에 적합한 알고리즘을 선택하는 방법을 소개하고, 실제 작업에서 인식 및 피킹 작업의 효율성과 정확성을 개선하는 것을 목표로 합니다.
대상 물체
| 시나리오 | 딥 러닝 알고리즘 | 3D 매칭 알고리즘 | |
|---|---|---|---|
특징 |
위치 |
밀착 배치 또는 중첩 배치로 인해 개별 물체를 구분하기 어려운 경우 |
개별 물체를 구분할 수 있는 경우 |
윤곽 |
변화함 |
고정됨 |
|
수량 |
개수가 많고, 클러스터링이 어려우며 전역 매칭이 느린 경우 |
개수가 적고, 전역 매칭이 빠르고 정확한 경우 |
|
물체 유형 |
레이블 |
물체 방향을 구별 |
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유형 |
혼합 물체 |
단일 물체 |
|
배치 방식 |
질서정연하게 한층 배치 |
유사한 물체를 클러스터링할 수 있음 |
|
질서정연하게 쌓여있음 |
유사한 객체를 클러스터링할 수 없음 |
유사한 물체를 클러스터링할 수 있음 |
|
무작위 쌓여있음 |
유사한 객체를 클러스터링할 수 없음 |
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이미징 품질
| 이미징 품질 | 딥 러닝 알고리즘 | 3D 매칭 알고리즘 | |
|---|---|---|---|
포인트 클라우드 품질 |
포인트 클라우드 손실 |
매칭 결과가 좋지 않으며 2D 특징이 두드러짐 |
|
포인트 클라우드 완전함 |
모델 또는 가장자리 모델 매칭을 사용하면 결과가 더 좋음 |
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이미지 품질 |
이미지가 선명함 |
RGB 및 2D 이미지 특징이 두드러짐 |
|
이미지가 흐림 |
RGB 특징은 두드러지지 않지만, 뎁스 맵 특징은 눈에 띔 |
RGB 특징이 두드러지지 않고, 뎁스 맵 특징도 두드러지지 않음 |
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프로젝트 요구 사항
| 요구 사항 | 딥 러닝 알고리즘 | 3D 매칭 알고리즘 | |
|---|---|---|---|
시나리오 |
준비 단계 |
대상 물체는 단일 유형이며, 이미지 데이터는 이미 존재하거나 획득이 가능함 |
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테스트 단계 |
이미지 획득, 레이블링, 훈련 시간이 부족 |
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프로젝트 단계 |
전역 매칭은 시간이 많이 소요되며, 가속할 수 없음 |
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정확도 |
고정확도 |
높은 정확도와 엄격한 피킹 조건이 요구됨 |
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일반 정확도 |
일반적인 시나리오로 정확도 요구 사항이 없음 |
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