딥 러닝 퀵 스타트
딥 러닝의 기본 사항을 학습한 후, 이 섹션에서는 딥 러닝에 대해 더 깊이 알아볼 수 있도록 안내합니다. 실제 요구 사항에 따라 딥 러닝 모델을 선택하면, 해당 모델을 관련 작업에 적용할 수 있습니다.
딥 러닝 솔루션 선택
비전 솔루션을 설계할 때, 먼저 적용 시나리오(예: 로드 및 언로드 또는 팔레타이징 및 디팔레타이징)를 결정하고, 기존 3D 매칭 방법의 인식 성능이 요구 사항을 충족하는지 평가해야 합니다. 그에 따라 딥 러닝 사용 여부와 구체적인 딥 러닝 솔루션을 결정할 수 있습니다. 실제 상황에 따라 딥 러닝 솔루션을 선택하기 어려운 경우, Mech-Mind Robotics 기술 지원팀에 문의하여 도움을 받으시기 바랍니다.
비전 인식 과정에서 기존 방법으로 문제를 해결할 수 없는 경우, 딥 러닝을 활용하여 해결할 수 있습니다.
| 번호 | 기존 방법으로 해결하기 어려운 시나리오 | 이미지 예시 |
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1 |
고반사율 작업물로 인해 포인트 클라우드의 품질이 좋지 않은 경우 |
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2 |
작업물 포인트 클라우드의 곡선이 명확하지 않거나 특징점이 거의 없는 경우 |
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3 |
작업물이 질서 정연하게 배열되고 서로 밀접하게 배치되어 포인트 클라우드 클러스터링 효과가 좋지 않은 경우 |
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4 |
작업물 특징을 컬러 맵에서만 볼 수 있고 포인트 클라우드에서는 볼 수 없는 경우 |
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5 |
비전 사이클 타임에 대한 요구가 높은 경우, 예를 들어 작업물 수가 많은 경우 포인트 클라우드 모델을 사용한 매칭 시간이 길어질 수 있습니다. |
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딥 러닝 사용
딥 러닝 솔루션이 확정된 후, 딥 러닝 사용 내용을 참조하여 3D 비전 가이드 로봇에 딥 러닝을 적용하는 워크플로를 확인할 수 있습니다.