3D 매칭

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기능 설명

이 프로시저의 주요 기능은 물체의 포인트 클라우드 모델 매칭을 통해 시나리오에서 물체를 인식하고 포즈를 얻는 것입니다. 그 구성은 아래 그림과 같습니다.

3d matching custom 3d matching procedure 01

응용 시나리오

이 프로시저는 일반적으로 포인트 수가 제한을 넘은 포인트 클라우드를 제거하기 프로시저 후에 사용되며 3D 근사 매칭 V23D 상세 매칭 스텝을 통해 점차적으로 피킹 포즈를 최적화하고 겹친 물체의 포즈를 제거합니다.

매칭 프로세스

이 프로시저의 매칭 프로세스는 다음 그림과 같습니다.

3d matching custom 3d matching frame
  1. “포인트 수가 제한을 넘은 포인트 클라우드를 제거하기” 프로시저를 사용하여 필터링된 포인트 클라우드를 획득한 후에 먼저 필터링된 포인트 클라우드를 이 프로시저에 입력하여 다음 그림과 같이 “3D 근사 매칭 V2” 스텝을 통해 인식된 물체의 초기 포즈를 계산합니다. 초기 포즈는 여러 개가 있을 수 있습니다.

    3d matching custom 3d coarse matching v2 result
  2. 그 다음에 “3D 상세 매칭” 스텝이 초기 포즈에 대해 상세 매칭을 수행하고 아래 그림과 같이 정확한 포즈를 얻을 수 있습니다.

    3d matching custom 3d fine matching result
  3. 마지막으로 수평적 방향에서 인식된 물체의 포즈를 필터링한 후 겹친 물체를 제거하기 스텝과 연결하여 물체의 Z축 방향에 따라 겹친 물체를 제거하며 상위 레이어에서 피킹할 수 있는 포즈를 필터링합니다. 다음의 그림과 같이 제거된 겹친 물체의 포인트 클라우드는 흰색으로 표시됩니다.

    3d matching custom remove overlapped objects result

파라미터 조절 설명

모델 설정

모델 명칭

기본값: 비어 있음.

조절 설명: 이 프로시저 실행하기 전에 물체의 포인트 클라우드 모델을 추가해야 합니다. 물체의 포인트 클라우드 모델을 통해 시나리오에 있는 물체와 매칭을 하며 시나리오에 있는 물체를 인식하고 해당 포즈를 획득합니다. 매칭 모델 및 픽 포인트 편집기를 사용하여 포인트 클라우드 모델을 생성하고 저장한 후에 여기 드롭다운 목록에서 저장된 포인트 클라우드 모델을 선택할 수 있습니다.

매칭 설정

매칭 모드

기본값: Edge

값 리스트: Surface(면 매칭), Edge(에지 매칭).

조절 설명: 매칭 모드에는 Surface(면 매칭) 및 Edge(에지 매칭)를 포함합니다. 사용된 모델 포인트 클라우드가 물체의 에지인 경우 아래 그림과 같이 에지 매칭을 선택합니다.

3d matching custom match model 1

사용된 모델 포인트 클라우드가 물체의 표면인 경우 아래 그림과 같이 표면 매칭을 선택합니다.

3d matching custom match model 2
샘플링 후 모델 포인트 수의 목표값

기본값: 300

조절 설명: 이 파라미터는 다운 샘플링을 한 후의 포인트 클라우드 모델에 있는 포인트의 수를 설정하는 데 사용됩니다. 자동 다운 샘플링한 후 얻는 포인트의 수는 이 값에 가깝습니다. 이 값이 작을수록 샘플링된 포인트 클라우드의 포인트 수가 적어지고 매칭 정확도가 낮아집니다.

파라미터 값 300 600

예시 그림

3d matching custom 3d coarse matching v2 limit1

3d matching custom 3d coarse matching v2 limit2

포인트 수

276

632

매칭 속도

기본값: Standard

값 리스트: HighSpeed、Standard、HighPrecision

조절 설명: 프로젝트 수요에 따라 적절한 모드를 선택해야 합니다.

  • HighSpeed: 속도가 가장 빠르지만 정밀도가 비교적 낮은 모드.

  • Standard: 비교적으로 안정적인 모드.

  • HighPrecision: 정밀도가 가장 높지만 속도가 비교적으로 느린 모드.

믿음도

기본값: 0.6

조절 설명: 이 파라미터는 포즈 매칭 점수와 비교하여 더욱 정확한 포즈 매칭 결과를 얻는 데 사용됩니다. 일반적으로 결과를 평가할 때의 검색 반경과 함께 사용됩니다. 포즈 매칭 점수가 이 값보다 큰 경우 이 포즈 매칭 결과는 유효한 것으로 간주됩니다. 다른 파라미터는 변경되지 않고 이 값이 높을수록 포즈 매칭 결과가 더 정확해집니다.

실제 응용 과정에서 먼저 적절한 결과를 평가할 때의 검색 반경을 설정(더블 클릭하여 이 스텝 프로시저로 들어가 “3D 상세 매칭” 스텝 파라미터에서 이 파라미터를 설정함)해야 합니다. 그 다음 실제 상황에 따라 믿음도를 설정하십시오.

결과를 평가할 때의 검색 반경의 값은 포즈 매칭 점수에 영향을 미칩니다. 이 값이 클수록 포즈 매칭 결과에 대한 평가 기준이 그리 엄격하지 않습니다. 즉 포즈 매칭의 결과가 좋지 않더라도 높은 점수를 얻을 수 있다는 것입니다. 반면에 이 값이 작을 수록 포즈 매칭 결과에 대한 기준이 엄격해집니다. 물체의 포인트 클라우드에 맞춰 설정해야 하며, 포인트 클라우드가 희박한 경우에는 결과를 평가할 때의 검색 반경의 값을 조금 더 크게 설정해야 합니다.

파라미터 조절 과정에서 초기 결과를 평가할 때의 검색 반경 값을 설정한 후 스텝을 실행하고 시각화 구역을 통해 포즈 매칭 효과를 관찰하여 이를 포즈 매칭 점수와 비교할 수 있습니다. 매칭 효과가 매칭 점수와 일치하지 않을 경우 실제 상황에 따라 매칭 효과가 매칭 점수와 일치할 때까지 결과를 평가할 때의 검색 반경 값을 조절할 수 있습니다.

결과를 평가할 때의 검색 반경의 값을 적절하게 설정한 후 실제 수요에 따라 믿음도를 설정하며 포즈 매칭 점수가 믿음도보다 높은 포즈 매칭 결과를 획득합니다.

결과 설정

최대 출력 수량

기본값: 10

값 리스트: 1~100

조절 설명: 이 파라미터는 출력될 수 있는 포즈 매칭 결과의 최대 개수를 나타냅니다. 포즈 매칭 결과가 여러 개 있는 경우 포즈 매칭 점수에 따라 내림차순으로 포즈 매칭 결과를 정렬한 후 설정된 최대 출력 수량에 따라 포즈 매칭 점수가 높은 포즈 매칭 결과를 출력합니다.

실제 출력한 포즈 매칭 결과 개수는 설정된 최대 출력 수량과 일치하지 않을 수 있습니다. 최대 출력 수량을 5로 설정하고 실제로 포즈 매칭 결과가 총 3개밖에 없다면 최종 출력되는 포즈 매칭 결과 개수는 3개가 됩니다.

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