고급 조정 레벨 파라미터 설명

출력 유형

입력 유형

프레임 간 차이를 사용한 인식

파라미터 설명: 활성화하면 이전 프레임 이미지의 대상 물체 인식 결과를 활용하여 현재 프레임 이미지와 이전 프레임 이미지의 차이가 있는 영역만 인식합니다. 이를 통해 인식 효율을 향상시키고 중복 계산을 줄일 수 있습니다.

기본값: 비활성화

매칭 모드 자동 설정

파라미터 설명: 활성화하면 스텝이 근사 매칭 모드와 상세 매칭 모드를 자동으로 설정합니다.

기본값: 활성화

근사/상세 매칭 모드

실행 모드

파라미터 설명: 이 파라미터는 매칭 과정의 정확도와 속도 간의 균형을 설정하는 데 사용됩니다. 정확도가 높을수록 소모되는 시간이 길어집니다.

값 리스트: 고속도, 표준, 고정확도, 사용자 정의

기본값: 표준

모델의 예상 포인트 수

파라미터 설명: 이 파라미터는 포인트 클라우드 모델에서 예상되는 포인트 수를 설정하는 데 사용됩니다. 실행 모드가 사용자 정의인 경우, 이 파라미터를 설정해야 합니다.

기본값: 300

조정 설명: 일반적으로 표면 포인트 클라우드 모델을 사용하여 매칭하는 경우 이 파라미터를 설정해야 합니다. 값을 줄이면 매칭 속도는 향상되지만 매칭 정확도는 떨어집니다.

실행 모드

파라미터 설명: 이 파라미터는 매칭 과정의 정확도와 속도 간의 균형을 설정하는 데 사용됩니다. 정확도가 높을수록 소모되는 시간이 길어집니다.

값 리스트: 고속도, 표준, 고정확도, 초고정확도, 사용자 정의

기본값: 표준

조정 권장 사항: 피킹 정확도 요구 사항이 높은 시나리오에서는 실행 모드를 사용자 정의로 설정한 다음 샘플링 간격을 수동으로 설정하는 것이 좋습니다.

샘플링 간격

파라미터 설명: 파라미터 값이 클수록 샘플링된 포인트 클라우드의 포인트 수가 줄어들고 포인트 클라우드가 희박해집니다. 이로 인해 매칭 정확도가 떨어집니다. 파라미터 값이 작을수록 실행 시간이 길어집니다.

기본값: 5.000 mm

최대 반복 횟수

파라미터 설명: 값이 클수록 매칭 정확도가 높아지지만 처리 속도는 느려집니다.

기본값: 40

표준 편차 감쇠 업데이트 스텝

파라미터 설명: 이 파라미터는 표준 편차 미세 조정에 사용됩니다.

기본값: 3

편차 보정 능력

파라미터 설명: 이 파라미터는 근사 매칭 결과에 대한 편차 보정 능력의 크기를 설정하는 데 사용됩니다. 능력이 클수록 실제 물체 포즈와 크게 벗어난 근사 포즈를 정확한 포즈로 보정할 수 있습니다. 그러나 편차 보정 능력이 지나치게 크면 정확도가 떨어집니다.

값 리스트: 작음, 중간, 큼

기본값: 작음

조정 권장 사항: 근사 매칭 후 얻은 포즈가 실제 물체 포즈와 크게 다른 경우, 편차 보정 능력을 큼으로 설정할 수 있습니다.

추가 상세 매칭 사용

파라미터 설명: 활성화하면 다른 모드를 사용하여 상세 매칭을 다시 수행합니다. 예를 들어, 현재 상세 매칭 모드가 표면 매칭인 경우 이 기능을 활성화하면 가장자리 모드를 사용하여 상세 매칭을 다시 수행합니다. 이 기능을 활성화하면 최종 매칭 정확도가 향상될 수 있지만 실행 시간은 약간 늘어납니다.

기본값: 비활성화

조정 권장 사항: 실제 상황에 따라 이 기능을 활성화할지 여부를 결정하십시오. 이 기능을 활성화하려면 추가 상세 매칭에 사용되는 표면/에지 포인트 클라우드 모델이 정확하고 합리적이어야 합니다.

포즈 거리 기반 NMS 사용

파라미터 설명: 활성화하면 후보 포즈와 이미 선택된 포즈 간의 거리가 물체 직경의 0.1배 미만인 경우 해당 후보 포즈가 필터링됩니다.

기본값: 활성화

최대 모델 회전 각도 자동 설정

파라미터 설명: 활성화하면 최대 모델 회전 각도가 자동으로 설정됩니다. 주로 대상 물체의 앞/뒷면과 잘못 매칭된 포즈를 필터링하는 데 사용됩니다.

기본값: 활성화

최대 모델 회전 각도

파라미터 설명: 포인트 클라우드 모델이 시나리오 포인트 클라우드와 매칭될 때, 모델이 X축 또는 Y축을 기준으로 회전한 각도에 따라 포즈를 필터링합니다. 모델의 회전 각도가 최대 모델 회전 각도를 초과하면 해당 포즈가 필터링됩니다.

기본값: 135.00°

근사 매칭 방향 조정

X축 방향

기준 각도

범위

길고 얇은 물체 강화 사용

파라미터 설명: 길고 얇은 대상 물체를 매칭할 때, 대상 물체와 포인트 클라우드가 물체의 긴 축 방향을 따라 어긋나기 쉬워 양쪽 끝이 정확하게 정렬되지 않을 수 있습니다. 이 기능을 활성화하면 길고 얇은 대상 물체의 매칭 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

기본값: 비활성화

없음

"근사 매칭 후 포즈 조정 또는 필터링" 기능을 사용하지 않습니다.

원형 대상 물체 포즈의 X축 방향 통일

근사 매칭으로 얻은 포즈의 Z축을 고정한 다음, X축을 지정된 방향으로 회전시킵니다. 이 파라미터는 일반적으로 원형 대칭 대상 물체(예: 링, 브레이크 디스크 등)에 적용되어 대상 물체 포즈의 X축이 동일한 방향을 가리키도록 합니다.

대상 물체 대칭성에 따라 매칭 시도

결과 검증 레벨

파라미터 설명: 이 파라미터는 매칭 결과를 평가하는 엄격도를 설정하는 데 사용됩니다.

값 리스트: 낮음, 표준, 높음, 매우 높음, 사용자 정의

기본값: 표준

조정 권장 사항: 일반적으로 "표준"을 선택하는 것이 좋습니다. 시나리오 포인트 클라우드와 포인트 클라우드 모델을 구별하기 어려운 경우, 더 높은 결과 검증 레벨을 선택할 수 있습니다.

검색 반경

파라미터 설명: 이 파라미터는 포인트 클라우드 모델과 시나리오 포인트 클라우드의 중첩 정도를 판단하는 데 사용됩니다. 검색 반경이 작을수록 매칭 결과 신뢰도가 낮아지고, 검색 반경이 클수록 매칭 결과 신뢰도가 높아집니다. 결과 검증 레벨이 사용자 정의인 경우, 이 파라미터를 설정해야 합니다.

기본값: 10.000 mm

조정 권장 사항: 매칭 결과 검증 점수가 낮으면 이 파라미터를 적절히 높이고, 매칭 결과 검증 점수가 높으면 이 파라미터를 적절히 낮출 수 있습니다.

샘플링 간격

파라미터 설명: 샘플링 간격을 설정하여 포인트 클라우드 모델과 시나리오 포인트 클라우드를 다운샘플링하는 데 사용됩니다(매칭 결과 평가에만 사용). 값이 클수록 샘플링된 포인트 클라우드의 포인트 수가 적어집니다. 결과 검증 레벨이 사용자 정의인 경우, 이 파라미터를 설정해야 합니다.

기본값: 5.000 mm

신뢰도 임계값

파라미터 설명: 매칭 결과의 신뢰도가 이 임계값보다 크면 해당 결과가 유효한 것으로 간주됩니다. 신뢰도가 높을수록 매칭 결과가 더 정확합니다.

기본값: 0.3000

조정 권장 사항: 먼저 이 파라미터를 기본값으로 설정하고 실행 결과를 확인하는 것이 좋습니다. 인식 오류가 발생하면 이 파라미터를 적절히 높이고, 인식 누락이 발생하면 이 파라미터를 적절히 낮추는 것이 좋습니다.

표면 매칭 시 법선 편차 고려

파라미터 설명: 표면 매칭 결과를 검증할 때 시나리오 포인트 클라우드와 포인트 클라우드 모델 대응 포인트의 법선 각도 차이를 고려합니다. 활성화하면 출력되는 매칭 결과 개수가 줄어들 수 있지만 매칭 결과의 정확도를 높일 수 있습니다.

기본값: 비활성화

표면 매칭 시 홀 고려

파라미터 설명: 표면 매칭 시, 포인트 클라우드 모델과 대상 물체 포인트 클라우드의 외형 윤곽은 일치하지만 대상 물체 포인트 클라우드 또는 표면 포인트 클라우드 모델에 홀이 있을 경우 잘못된 매칭(예: 링과 디스크 간의 잘못된 매칭)이 발생하기 쉽습니다. 이 옵션을 활성화하면 표면 포인트 클라우드 모델과 대상 물체가 홀 부분에서 매칭되지 않으면 해당 표면 매칭 신뢰도가 낮아집니다. 표면 포인트 클라우드 모델을 편집한 후 편집된 모델이 실제 물체의 형태와 완전히 일치하지 않는 경우(예: 표면 포인트 클라우드 중심 부분의 복잡한 무늬를 삭제한 경우), 이 기능을 비활성화하는 것이 좋습니다.

기본값: 활성화

신뢰도 전략

공동 채점 전략

파라미터 설명: 이 파라미터는 결과 검증에 사용되는 채점 전략을 선택하는 데 사용됩니다. 표면과 가장자리 모두 고려를 선택한 경우, 신뢰도 설정 아래의 표면 매칭과 가장자리 매칭 파라미터를 각각 설정해야 하며, 이를 통해 매칭 결과를 더 잘 필터링할 수 있습니다.

값 리스트: 표면과 가장자리 모두 고려, 표면만 고려

기본값: 표면만 고려

조정 권장 사항: 공동 채점 전략이 표면과 가장자리 모두 고려인 경우, 표면 매칭 신뢰도 임계값은 높게, 가장자리 매칭 신뢰도 임계값은 낮게 설정하는 것이 좋습니다. 공동 채점 전략이 표면만 고려인 경우, 스텝은 표면 매칭 점수만 사용하여 매칭 결과를 검증합니다.

중첩 제거 기능 활성화

중첩 비율 임계값

파라미터 설명: 두 물체 포인트 클라우드의 직교 투영 후 마스크 중첩 비율이 이 값을 초과하면, 포즈 신뢰도가 낮은 물체 포즈가 제거됩니다. 중첩 제거 기능 활성화가 활성화된 경우, 이 파라미터를 설정해야 합니다.

기본값: 30%

압착 제거 기능 활성화

압착 비율 임계값

물체 주변 시나리오 포인트 제거 범위

파라미터 설명: 이 파라미터 범위 내에서 물체 주변의 시나리오 포인트 클라우드가 제거되며, 남은 시나리오 포인트 클라우드가 압착 검출에 참여합니다. 압착 제거 기능 활성화가 활성화된 경우, 이 파라미터를 설정해야 합니다.

기본값: 3.000 mm

최대 출력 결과 개수

시각화 옵션

파라미터 설명: "디버그 출력"을 활성화한 후 선택한 옵션이 생성되어 디버그 출력 창에 표시됩니다.

값 리스트: 근사 매칭, 상세 매칭, X축 방향 조정, 신뢰도, 압착된 포즈 제거, 출력 결과

기본값: 출력 결과

조정 설명: 디버그 출력 창에 포즈를 표시하려면 디버그 출력 기능을 활성화해야 합니다.

포인트 클라우드 표시 설정

파라미터 설명: 이 파라미터는 시각화 정보에 표시될 포인트 클라우드 유형을 선택하는 데 사용됩니다. "자동"을 선택하면 표시 유형이 자동으로 설정됩니다.

값 리스트: 자동, 표면, 가장자리

기본값: 자동

조정 설명: 이 파라미터는 시각화 정보의 컬러 포인트 클라우드가 에지 포인트 클라우드를 사용할지 표면 포인트 클라우드를 사용할지를 결정합니다. 서로 다른 포인트 클라우드 유형을 선택하여 물체와 시나리오의 밀착 정도를 관찰함으로써 파라미터 조정에 도움을 받을 수 있습니다.

포즈 표시

파라미터 설명: 활성화하면 디버그 출력 창에 포즈가 표시됩니다.

기본값: 활성화