박스형 대상 물체의 마스크 검증

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기능

정해진 규칙에 따라 박스의 마스크가 요구에 부합하는지를 판단하고 요구에 부합한 마스크 리스트를 출력하여 박스 모양 특징에 부합하지 않는 물체를 제거합니다.

응용 시나리오

이 스텝은 보통 박스 디팔레타이징에 사용됩니다. 마스크 분할 스텝 후 사용하여 박스 마스크의 유효성을 검증하는 것을 권장합니다.

입력 및 출력

입력

입력 포트 데이터 유형 설명

마스크 이미지

Image/Color/Mask[]

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

뎁스 맵

Image/Depth

박스 정보를 포함한 뎁스 맵.

마스크 이미지

Image/Color/Mask

박스의 최고층 영역 마스크.

출력

출력 포트 데이터 유형 설명

유효한 마스크 리스트

Image/Color/Mask[]

요구 사항에 부합한 박스 물체 마스크의 리스트.

파라미터 설명

치수 일치 여부

파라미터 설명

모든 박스의 치수가 일치해야 함

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

기본값: 선택함.

박스 치수의 허용 편차

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

기본값: 30.000 mm

누락 인식 판단

파라미터 설명

모든 박스가 감지돼야 함

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

기본값: 선택함.

남은 박스와 표준 박스의 치수 비율 임계값

파라미터 설명: 박스 마스크의 완전성을 판단하는 데 사용됩니다. 현재 박스 마스크의 실제 면적을 표준 박스 면적과 비교하여 비율이 이 임계값보다 낮으면 해당 박스는 불완전한 것으로 간주되어 제거됩니다.

기본값: 50%

마스크 여백 표시

파라미터 설명: 활성화되면 잔여 마스크의 여백이 표시됩니다.

기본값: 선택함.

여백의 너비

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

기본값: 11

직사각형 적합도 검증

파라미터 설명

직사각형 적합도 검증

파라미터 설명: 박스 마스크의 직사각형 적합도를 검증하는 데 사용됩니다. 직사각형 적합도 = 마스크 면적 / 마스크 최소 외접 직사각형 면적.

기본값: 선택함.

직사각형 적합도 최소 임계값

파라미터 설명: 직사각형 적합도 최소 임계값을 설정하는 데 사용됩니다. 직사각형 적합도가 이 값보다 낮은 박스 마스크는 제거됩니다.

기본값: 90.00%

필터 유형

파라미터 설명: 직사각형이 아닌 박스가 감지될 때의 처리 전략을 지정하는 데 사용됩니다. 실제 요구 사항에 따라 선택하십시오.

  • 직사각형이 아닌 박스가 있으면 이 스텝은 출력이 없습니다.

  • 직사각형이 아닌 박스가 있으면 이 스텝은 직사각형 박스 정보만 출력합니다.

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