기본 조정 레벨 파라미터 설명

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이 섹션에서는 "3D 매칭" 스텝의 기본 조정 레벨에서 설정 가능한 파라미터 항목, 각 파라미터의 기능 설명 및 조정 권장 사항을 소개합니다.

입력 및 출력 설정

파라미터 설명

출력 유형

파라미터 설명: 이 파라미터는 스텝에서 출력되는 정보 유형을 설정하는 데 사용됩니다. 픽 포인트 관련 정보 또는 대상 물체 중심점 관련 정보를 출력하도록 선택할 수 있습니다.

값 리스트: 픽 포인트, 대상 물체 중심점

  • 픽 포인트: 대상 물체의 픽 포인트 및 픽 포인트 관련 정보를 출력합니다.

  • 대상 물체 중심점: 대상 물체의 중심점을 출력합니다.

기본값: 픽 포인트

매칭 모드

선택한 대상 물체의 포인트 클라우드 모델이 표면 포인트 클라우드와 에지 포인트 클라우드를 동시에 포함하는 경우에만 매칭 모드 설정이 지원됩니다. 포인트 클라우드 모델에 둘 중 한 가지 유형만 포함된 경우, 이 스텝은 자동으로 해당하는 매칭 모드를 적용하며 수동으로 전환할 수 없습니다. 예를 들어 포인트 클라우드 모델에 에지 포인트 클라우드만 포함된 경우, 이 스텝은 기본적으로 가장자리 매칭 모드를 사용하며 매칭 모드 관련 파라미터는 표시되지 않습니다.
파라미터 설명

매칭 모드 자동 설정

파라미터 설명: 활성화하면 스텝이 근사 매칭 모드상세 매칭 모드를 자동으로 설정합니다.

기본값: 활성화

근사/상세 매칭 모드

파라미터 설명: 이 파라미터는 매칭 모드를 설정하는 데 사용됩니다. 매칭 모드 자동 설정을 활성화하지 않은 경우, 이 파라미터를 설정해야 합니다.

값 리스트: 표면 매칭, 가장자리 매칭

  • 표면 매칭: 물체의 표면 포인트 클라우드 모델을 사용하여 포인트 클라우드 모델 매칭을 수행합니다.

  • 가장자리 매칭: 물체의 에지 포인트 클라우드 모델을 사용하여 포인트 클라우드 모델 매칭을 수행합니다.

기본값: 표면 매칭

조정 권장 사항: 매칭 정확도를 향상시키기 위해 근사 매칭 모드가장자리 매칭으로, 상세 매칭 모드표면 매칭으로 설정할 수 있습니다.

또한 대상 물체의 특성과 획득된 포인트 클라우드 품질에 따라 이 파라미터를 조정할 수 있습니다.

  • 대상 물체의 표면에 기복 모양 특징(예: 크랭크 축, 회전자 등)이 많은 경우, 표면 매칭을 사용하는 것이 좋으며 물체 표면의 기복 특징을 반영한 포인트 클라우드 모델을 제작해야 합니다.

  • 대상 물체의 표면이 상대적으로 평평하고 카메라에서 명확하고 규칙적인 가장자리 특징(예: 패널, 트랙슈, 커넥팅 로드, 브레이크 디스크 등)이 나타나는 경우, 가장자리 매칭을 사용하는 것이 좋으며 물체의 가장자리 특징을 반영한 포인트 클라우드 모델을 제작해야 합니다. 또한 물체의 포인트 클라우드 품질이 보통인 경우에도 표면 매칭을 사용하는 것이 좋습니다.

실행 모드

파라미터 설명

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

기본값: 표준

신뢰도 설정

이 파라미터 그룹은 3D 매칭 과정에서 매칭 결과를 평가하고 필터링하여 매칭 정확도와 안정성을 보장하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이 파라미터 그룹을 적절하게 설정하면 가장 상단에 정상적으로 놓인 대상 물체를 모두 정확하게 인식할 수 있습니다.

먼저 이 스텝은 설정된 결과 검증 레벨에 따라 매칭 결과를 평가하여 매칭 결과의 신뢰도를 계산합니다. 그런 다음 신뢰도를 신뢰도 임계값과 비교하여 합격한 매칭 결과를 필터링합니다.

매칭 결과의 신뢰도 = 포인트 클라우드 모델과 매칭될 시나리오 포인트 클라우드의 중첩 비율입니다.
파라미터 설명

결과 검증 레벨

파라미터 설명: 이 파라미터는 매칭 결과를 평가할 때 적용되는 엄격도를 선택하는 데 사용됩니다.

값 리스트: 낮음, 표준, 높음, 매우 높음

기본값: 표준

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

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.

출력

파라미터 설명

최대 출력 결과 개수

파라미터 설명: 이 파라미터는 매칭에 성공한 최대 출력 대상 물체 개수를 지정합니다. 값이 클수록 스텝 실행 시간이 길어집니다.

기본값: 10

조정 권장 사항: 이 파라미터를 적절하게 설정하는 것이 좋으며, 값을 너무 크게 설정하지 마십시오. 이 파라미터를 수정하면 스텝을 다시 실행한 후에 적용되며, 새로운 매칭 결과를 기반으로 출력 결과 개수를 제한합니다.

실제 3D 매칭 인식 결과의 출력 개수는 설정된 최대 출력 결과 개수와 일치하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 최대 출력 결과 개수를 5로 설정했지만 실제 3D 매칭 인식 결과가 총 3개인 경우, 최종 출력된 3D 매칭 인식 결과의 개수는 3개가 됩니다.

시각화

파라미터 설명

시각화 옵션

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

값 리스트: 출력 결과, 신뢰도

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

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