솔루션 배포 일반적인 문제

로봇이 시나리오 물체와 충돌했습니다.

설정된 로봇 웨이포인트가 합리적인지 확인하고, 합리적이지 않은 경우 웨이포인트를 다시 설정해야 합니다.

실제 현장 조건에 따라 적절한 시나리오 모델을 설정합니다.

카메라 노출 파라미터가 올바르게 설정되지 않았습니다.

현장의 환경광이 너무 강해서 고품질의 대상 물체 포인트 클라우드를 얻는 데 영향을 미칩니다.

Mech-Eye Viewer에서 카메라 노출과 관련된 파라미터를 조정하고 대상 물체의 완전한 포인트 클라우드를 얻으려면 코딩 모드는 Reflective로 설정합니다. 카메라 파라미터에 대한 자세한 내용은 LSR L-GL카메라 파라미터에 관한 설명을 참조하세요.

현장에서 환경광을 조절하거나 차광 장치를 사용하세요.

매칭 모델은 부적절합니다.

매칭과 관련된 파라미터가 올바르게 설정되지 않았습니다.

딥 러닝으로 인식 지원 기능을 활성화하지 않았습니다.

대상 물체의 포인트 클라우드가 크게 변동하는 경우 매칭 모드의 상세 매칭 모드는 표면 매칭으로 설정합니다.

근사 매칭 설정 및 상세 매칭 설정의 실행 모드는 다 고정확도로 설정하고 并将상세 매칭 설정의 편차 보정 능력은 소몰로 설정합니다. 근사 매칭 포즈 조정 또는 필터링의 전략 선택은 X축 방향 조정으로 설정하고 X축 방향의 각도를 0°으로 설정하여 매칭 결과로 출력되는 대상 물체 포즈의 X축 방향이 대상 물체 중심점의 X축 방향과 최대한 일치하도록 함으로써 피킹 정밀도를 향상시킵니다.

딥 러닝으로 인식 지원 기능을 사용하여 트레이와 다른 시나리오 포인트 클라우드의 간섭을 제거하고 인식 효과를 개선합니다.

대상 물체는 쉽게 손상될 수 있으며, 피킹 과정에서 트레이 포켓과의 압착, 긁힘 등으로 인해 대상 물체가 손상될 수 있습니다.

대상 물체가 포켓의 중앙에 위치하지 않고 한쪽에 치우쳐 있기 때문에, 로봇이 대상 물체를 피킹할 때 아주 작은 오차(예: 0.5mm)만 있어도 대상 물체와 트레이 포켓 사이에 끼이거나 긁힐 수 있어, 대상 물체가 손상될 수 있습니다.