상자 모양 대상 물체의 마스크를 검증하기

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기능 설명

정해진 규칙에 따라 상자의 마스크가 요구에 부합하는지를 판단하고 요구에 부합한 마스크 리스트를 출력합니다.

응용 시나리오

보통 상자 디팔레타이징 시 상자의 마스크가 요구에 부합하는지를 판단하는 데에 사용됩니다.

입력 및 출력

입력

입력 포트 데이터 유형 설명

마스크 이미지

Image/Color/Mask[]

이 포트로 입력된 마스크 목록이 요구 사항에 부합하는지 판단됩니다. 마스크 목록은 일반적으로 "딥 러닝 모델 패키지 추론" 스텝에서 가져옵니다.

깊이 이미지

Image/Depth

상자의 깊이 이미지.

마스크 이미지

Image/Color/Mask

상자의 최고층 영역 마스크.

출력

출력 포트 데이터 유형 설명

유효한 마스크 목록

Image/Color/Mask[]

요구 사항에 부합하는 상자 마스크 목록.

파라미터 설명

치수 일관성

파라미터 설명

상자 치수 일치 필요

파라미터 설명: 치수가 비정상적인 마스크를 필터링하는 데 사용됩니다. 활성화되면 유효한 것으로 판정된 모든 상자 마스크의 치수(길이, 너비, 높이)는 일정한 오차 범위 내에서 일치해야 합니다.

기본값: 선택함.

치수 오차 범위

파라미터 설명: 상자 치수 간 허용 최대 편차를 나타내며 단위는 밀리미터(mm)입니다. 치수 편차가 이 범위 내에 있는 마스크만 유효한 것으로 판정됩니다.

기본값: 30.000mm

누락 식별 판단

파라미터 설명

모든 상자를 식별해야 함

파라미터 설명: 현재 감지 결과에서 누락 식별된 상자가 있는지 판단하는 데 사용됩니다. 활성화되면 존재하는 모든 상자가 감지되어야 합니다. 식별되지 않은 상자가 있으면 이 스텝은 빈 출력을 반환합니다.

기본값: 선택함.

표준 상자 치수 면적 대비 잔여 면적 비율

파라미터 설명: 상자 마스크의 완전성을 판단하는 데 사용됩니다. 현재 상자 마스크의 실제 면적을 표준 상자 면적과 비교하여 비율이 이 역치보다 낮으면 해당 상자는 불완전한 것으로 간주되어 제거됩니다.

기본값: 50%

틈 너비 표시

파라미터 설명: 활성화되면 잔여 마스크의 틈이 표시됩니다.

기본값: 선택함.

틈 너비

파라미터 설명: 마스크 틈을 설정하는 데 사용되며 단위는 밀리미터(mm)입니다.

기본값: 11

직사각형도 검증

파라미터 설명

직사각형도 검증

파라미터 설명: 상자 마스크의 직사각형도를 검증하는 데 사용됩니다. 직사각형도 = 마스크 면적 / 마스크 최소 외접 직사각형 면적.

기본값: 선택함.

최소 직사각형도 역치

파라미터 설명: 직사각형도 역치를 설정하는 데 사용됩니다. 직사각형도가 이 값보다 낮은 상자 마스크는 제거됩니다.

기본값: 90.00%

필터링 유형

파라미터 설명: 비직사각형 상자가 감지될 때의 처리 전략을 지정하는 데 사용됩니다. 실제 요구 사항에 따라 선택하십시오.

  • 비직사각형 상자가 있으면 이 스텝은 출력이 없습니다.

  • 비직사각형 상자가 있으면 이 스텝은 직사각형 상자 정보만 출력합니다.

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