딥 러닝 알고리즘과 3D 매칭 알고리즘 비교

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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
템플릿을 만들기 어려움

고정됨
템플릿을 만들기 쉬움

수량

개수가 많고, 클러스터링이 어려우며 전역 매칭이 느린 경우

개수가 적고, 전역 매칭이 빠르고 정확한 경우

물체 유형

레이블

물체 방향을 구별

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

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

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

프로젝트 요구 사항

요구 사항 딥 러닝 알고리즘 3D 매칭 알고리즘

시나리오

준비 단계

대상 물체는 단일 유형이며, 이미지 데이터는 이미 존재하거나 획득이 가능함

테스트 단계

이미지 획득, 레이블링, 훈련 시간이 부족

프로젝트 단계

전역 매칭은 시간이 많이 소요되며, 가속할 수 없음

정확도

고정확도

높은 정확도와 엄격한 피킹 조건이 요구됨

일반 정확도

일반적인 시나리오로 정확도 요구 사항이 없음

그 외 딥 러닝을 사용하는 시나리오

  • 2D 카메라를 사용할 때 뎁스 맵, 포인트 클라우드가 없으며, RGB 이미지만 있는 경우

  • 감지할 특징이 RGB 이미지에만 존재하는 경우

  • 물체 유무를 검사하는 경우

  • 포인트 클라우드를 통해 개수를 셀 수 없는 경우

  • 텍스트 인식

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