Mech-Vision 2.0.0 업데이트 설명

이 부분에서는 Mech-Vision 2.0.0 버전의 추가된 기능, 최적화된 기능 및 복구된 문제에 대해 소개하겠습니다.

기능 추가

솔루션 라이브러리 최적화 및 그룹 정리

Mech-Vision 2.0.0 버전은 솔루션 라이브러리를 최적화하고 사용자의 실제 수요에 따라 솔루션을 다시 그룹화했습니다. 또한 각 그룹에는 새로운 솔루션이 추가되어 있습니다. 각 그룹의 구체적인 설명은 다음과 같습니다.

  • 애플리케이션 템플릿: 일반적인 애플리케이션 시나리오에 대해 일반 및 표준화된 솔루션 템플릿이 제공됨으로 신속한 현장 배포 및 솔루션 조정이 가능합니다.

  • 실천 사례: 일반적인 현장 요구 사항을 충족하기 위해 자주 사용되는 프로시저 및 워크플로가 제공됩니다. 이들은 기본적인 실천 사례에만 적용할 수 있는 것이 아니라 중요한 기능을 신속하게 실현하기 위해 직접 재사용할 수도 있습니다.

  • 일반적인 사례: 수많은 성공적인 실제 시나리오를 바탕으로 특정 시나리오에 대한 일반적인 사례를 정리해 솔루션을 최적화하기 위한 참고 자료로 사용됩니다. 이러한 솔루션은 원클릭으로 실행할 수 있으며 3D 비전 가이드 애플리케이션의 적용 효과를 직관적으로 확인할 수 있습니다.

“대상 물체 편집기” 기능 추가

Mech-Vision 2.0.0 비전은 대상 물체 편집기 기능을 추가했습니다. 대상 물체 편집기는 포인트 클라우드 모델 생상 및 편집, 픽 포인트 추가, 충돌 모델 설정 등 공작물 구성과 관련된 기능을 통합합니다. 이로써 사용자가 차례로 공작물 구성 작업을 수행하고 후속 매칭에서 이미 구성된 공작물을 사용할 수 있습니다. 또한 2.0.0 버전부터 Mech-Viz 프로젝트는 반드시 솔루션에 속하고 Mech-Vision프로젝트와 Mech-Viz프로젝트는 툴/공작물 구성을 함께 공유해야 합니다.

대상 물체 편집기의 관련 주의 사항은 업데이트 주의 사항을 참조할 수 있습니다.

“3D 대상 물체 인식” 스텝 추가

Mech-Vision 2.0.0 버전은 "3D 대상 물체 인식" 스텝을 추가했습니다. 이 스텝에는 포인트 클라우드 사전 처리, 3D 매칭, 겹친 물체 포즈 제거 등 비전 처리 기능을 통해 빠르게 대상 물체를 인식할 수 있는 “3D 공작물 인식” 툴이 내장되어 있습니다.

"3D 매칭" 스텝 추가

Mech-Vision 2.0.0 버전은 "3D 매칭" 스텝을 추가했습니다. 이 스텝은 상세 매칭과 근사 매칭을 통합하여 대상 물체의 포인트 클라우드 모델을 원본 포인트 클라우드와 매칭시키고 중첩되거나 겹치는 물체의 포즈를 제거하여 대상 물체의 정확한 포즈를 출력할 수 있습니다. 이 스텝은 주로 동일한 유형의 물체의 포즈에 대하여 근사 매칭 및 상세 매칭이 필요한 시나리오에 적합합니다.

“맞춤 알림” 기능 추가

Mech-Vision 2.0.0 버전은 맞춤 알림 기능을 추가하여 사용자가 알림 트리거 조건, 알림 코드, 알림 정보를 설정할 수 있도록 허용합니다. 프로젝트 실행 과정에서 데이터가 오류 난다면 시스템은 자동으로 알림을 보냅니다. 이를 통해 사용자들이 빠르게 문제를 발견하여 해결해서 안정적인 생산을 보장할 수 있습니다.

새로운 "시스템 메모리 위험 경고" 기능

Mech-Vision 2.0.0에서는 소프트웨어가 너무 오랫동안 계속 실행되거나 시스템 메모리가 부족한 경우 소프트웨어를 다시 시작하라는 메시지를 표시하는 "시스템 메모리 위험 경고" 기능이 추가되었습니다.

기타 새로운 스텝 추가

번호 스텝 설명

1

픽 포인트를 예측하기

“픽 포인트를 예측하기(임의의 물체)” 스텝과 “픽 포인트 V2를 예측하기” 스텝의 기능과 사용 시나리오를 통합하여 슈퍼마겟, 박스 피킹 시나리오에 사용됩니다.

2

대상 물체 피킹 전략을 생성하기

지난 스텝에서 출력된 픽 포인트, 대상 물체의 중심점 등 정보를 이용하여 대상 물체의 피킹 전략을 생성합니다.

“프로젝트 연속 실행” 기능 추가

Mech-Vision 2.0.0 버전은 “프로젝트 연속 실행” 기능을 추가하여 연속 실행의 최대 횟수 및 프로젝트 실행 후 간격의 설정이 가능합니다.

기능 최적화

솔루션과 프로젝트 관련 설정 최적화

Mech-Vision 2.0.0 버전부터 완전히 ‘솔루션’을 저장 단위로 사용하고 상세 설명은 다음과 같습니다.

  • 솔루션을 새로 만들 때 솔루션에 있는 프로젝트가 자동으로 로그인됩니다. 즉, 프로젝트가 기본적으로 외부 서비스에 의해 사용될 수 있습니다.

  • 솔루션에 포함되지 않는 프로젝트가 자동으로 로드하는 것이 더 이상 불가능합니다. 즉 이러한 프로젝트가 외부 서버에 의한 사용을 더 이상 지원하지 않습니다.

  • ‘프로젝트 저장 경로를 선택하기’, ‘프로젝트 백업’ 기능을 더 이상 지원하지 않습니다. 프로젝트를 백업하려면 ‘백업 솔루션’ 기능을 사용하십시오.

오퍼레이터 인터페이스 최적화

Mech-Vision 2.0.0 버전의 오퍼레이터 인터페이스가 최적화됐습니다. 구체적인 설명은 다음과 같습니다.

  • 호환성 관련 문제

    • Mech-Vision 2.0.0 버전은 Mech-Vision 2.0.0 이전 버전이 구성한 오퍼레이터 인터페이스로 들어갈 수 없고 최신 버전이 새로 오퍼레이터 인터페이스를 구성해야 합니다.

  • 오퍼레이터 인터페이스 구성 마밥사 최작화

    • 기초 정보 구성 경우에는 생산 단위의 수를 10개로 늘립니다.

    • 대상 물체 추가 경우에는 STL 파일를 가져오기 기능을 통해 대상 물체 편집기를 사용해서 대상 물체의 포인트 클라우드 모델을 제작할 수 있습니다. 다만 ‘포인트 클라우드 및 픽 포인트 편집기’를 통한 대상 물체 포인트 클라우드 모델의 제작이 더 이상 불가능합니다.

    • 대상 물체 추가 경우에는 포인트 클라우드 모델의 제작 방법은 ‘모델 제작 프로젝트’라면 포인트 클라우드, 픽 포인트의 선택 방식은 스텝 선택에서 스텝 포트 선택으로 전환됩니다.

    • 일반적인 설정 구성 경우에는 소프트웨어 운 부팅 설정을 지원하여 소프트웨어를 리부팅할 때 기본적으로 들어가는 페이지를 선책할 수 있습니다. 이 설정은 솔루션에만 자동 로딩 후 유효한 것으로 설정됩니다.

  • 오퍼레이터 인터페이스 최적화

    • 카메라의 인터넷 속도를 머니터닝할 수 있고 ‘유지 보수’ 페이지에서 카메라 대역폭 로그를 확인할 수 있습니다.

    • 알림 기록을 필터링할 수 있고 모든 알림, 기본적인 알림, 맞춤 알림 확인을 선택할 수 있습니다.

    • 정보 전시 레이아웃이 더욱 합리적이고 읽기 쉽도록 대상 물체 정보 전시 레이아웃을 최적화합니다.

  • 기타 기능 최적화

    • Mech-Vision의 메뉴 바  옵션에서 오퍼레이터 인터페이스 설정 옵션이 추가되어서 오퍼레이터 인터페이스에 고품질 포인트 클라우드가 표시될지 혹은 대기 시 그리드 보기 표시 여부를 설정할 수 있습니다.

스텝 라이브러리 최적화

Mech-Vision 2.0.0 버전은 스텝 라이브러리를 다시 그룹화하고 내용을 간소화했습니다. 구체적인 내용은 다음과 같습니다.

  • 실제의 프로젝트 구축 수요에 따라 자주 사용되는 스텝은 다시 그룹화되어서 더욱 사용자의 사용 습관에 부합합니다.

  • 일부 사용되지 않은 스텝과 모든 프로시저를 삭제하여 스텝 라이브러리를 간소화했습니다.

    여기를 클릭하여 기타 스텝 대체 가능에서 삭제된 스텝을 확인할 수 있습니다.
    번호 스텝 대체가능한 스텝

    1

    포인트 클라우드 중 일부 포인트를 삭제하기

    포인트 클라우드 중 일부 포인트를 삭제하기

    2

    3D 근사 매칭

    3D 근사 매칭 V2

    3

    3D 근사 매칭(멀티 모델)

    3D 매칭 및 분류(멀티 모델)

    4

    3D 상세 매칭(멀티 모델)

    3D 매칭 및 분류(멀티 모델)

    5

    겹친 물체를 제거하기

    겹친 물체를 제거하기(라이트 버전)

    6

    겹친 물체를 제거하기 V2

    겹친 물체를 제거하기(라이트 버전)

    7

    원기둥형 포인트 클라우드 모델을 생성하기

    물체 모델을 만들기

    8

    3D ROI 내의 포즈를 획득하기

    포즈가 3D ROI에 있는지 확인하기

    9

    3D 박스 내의 포인트 클라우드를 추출하기

    직육면체 내의 포인트 클라우드를 추출하기

    10

    마스크를 통해 이미지 영역을 추출하기

    마스크 중의 대응한 이미지를 추출하기

    11

    이미지를 읽기

    이미지 V2를 읽기

    12

    포인트 클라우드를 읽기

    포인트 클라우드 V2를 읽기

    13

    절대값을 계산하기

    수치 계산

    14

    포인트 클라우드 리스트를 잘라 내기

    출력 수 제한

    15

    포인트 클라우드 처리(GPU)

    포인트 클라우드의 법선 벡터를 계산하며 포인트 클라우드의 법선 방향을 필터링하고 계산하여 가장자리를 추측합니다.

    16

    포인트 클라우드에 법선 벡터를 추가하기

    포인트 클라우드의 법선 벡터를 계산하며 포인트 클라우드의 법선 방향을 필터링하고 계산하여 가장자리를 추측합니다.

    17

    레이블에 따라 필터링하기

    필요한 레이블 + 필터링인지 판단하기

    18

    첫 번째 이미지를 획득하기

    출력 수 제한

    19

    포인트 클라우드 리스트를 합치기

    합치기

    20

    레이블 목록을 합치기

    합치기

    21

    라인 세그먼트 리스트를 합치기

    합치기

    22

    포즈 리스트를 합치기

    합치기

    23

    법선 방향을 계산하기

    포인트 클라우드의 법선 벡터를 계산하며 포인트 클라우드의 법선 방향을 필터링하고 계산하여 가장자리를 추측합니다.

    24

    수치 확대 및 축소

    수치 계산

    25

    포인트 클라우드를 필터링하기

    포인트 클라우드가 요구에 부합한지 검증하기

    26

    포즈 필터링

    기준 방향과의 각도에 근거하여 포즈 유효성을 판단하기

    27

    뎁스 맵을 평활화하기

    이미지를 필터링하기

    28

    포인트 클라우드의 순서를 배열하기

    지정된 포인트 클라우드 속성을 계산합니다. 인덱스 리스트를 정렬하고 출력합니다. 인텍스에 따라 요소를 다시 정렬합니다.

    29

    실수 빼기

    수치 계산

    30

    포즈의 개수를 제한하기

    출력 수 제한

    31

    뎁스 맵을 컬러 맵으로 매핑하기

    이미지 좌표계 교정

    32

    3D 포즈를 배열하기

    3D 포즈를 배열하기 V2

    33

    VariantList를 NumberList로 전환하기

    데이터 유형 전환

    34

    VariantList를 Variant로 전환하기

    데이터 유형 전환

    35

    2D 외곽점을 획득하기

    꼭짓점을 감지하기

    36

    Variant를 VariantList로 전환하기

    데이터 유형 전환

    37

    링 포인트 클라우드를 생성하기

    물체 모델을 만들기

    38

    3D 대상 물체 인식

    3D 대상 물체 인식

    39

    마스크의 최소 외접 직사각형을 그리기

    영역의 형태 특징을 감지하기

    40

    포즈 조정

    포즈 조정 V2

    41

    뎁스 맵 중에 가장 높은 구역을 획득하기

    최상층의 포인트 클라우드를 획득하기

    42

    구석점을 감지하기

    꼭짓점을 감지하기

    43

    입력 할당기

    모든 파라미터를 받아들이기
    여기를 클릭하여 기타 스텝 대체 불가에서 삭제된 스텝을 확인할 수 있습니다.

    뎁스 맵 3D ROI에 있는 0인 영역을 추출하기

    포인트 클라우드의 곡률을 계산하기

    포인트 클라우드 평활화와 법선 방향 계산

    포인트 클라우드 왜곡 보정

    포인트를 표면으로 투영하기

    평면 포인트 클라우드에 맞추기

    링 포인트 클라우드 리스트를 필터링하기

    가려진 물체 물체를 감지하기

    포인트 클라우드 월을 생성하기

    상자 바깥에 있는 포즈를 제거하기

    구조형 광 센서의 캘리브레이션 매트릭스를 계산하기

    다각형 꼭짓점을 그리기

    일부 구역에서 점수가 낮은 포즈를 제거하기(NMS)

    히스토 그래프를 계산하기

    뎁스 맵 코딩

    최고 점수 결과를 획득하기

    히스토 그래프 매칭

    웨이포인트 매칭

    2D 포즈를 3D 포즈로 전환하기

    마스크 사이의 간격을 계산하기

    마스크 안에 2D 포즈가 있는지 검증하기

    2D 경로를 추출하기

    2D 경로를 로드하기

    2D 포즈를 그룹으로 나누기

    옵셋에 따라 포즈를 조정하기

    기울임에 따라 포즈를 조정하기

    카메라 위치의 왜곡으로 인한 정확하지 않는 포즈를 조정하기

    링 모양 대상 물체의 포즈를 보정하기

    정다각형에 따라 분포하는 포즈를 보류하기

    포즈의 옵셋을 생성하기

    포즈의 Z값을 임계값과 비교하기

    마스크를 통해 2D 포즈를 검증하기

    포즈가 가려진지 확인하기

    포즈와 옵셋의 대응 관계를 찾기

    3D ROI 중심을 읽기

    STL을 읽기

    포즈의 인접된 영역을 3D ROI로 저장하기

    이미지를 복사하기

    측정 결과를 계산하고 표시하기

    픽 포인트를 검증하기

    결과를 XML 파일로 저장하기

    주사선에 따라 댑스 클러스터링하기

    축과 평행하는 방향에 따라 평면의 높이 차이를 측정하기

    간격의 너비를 측정하기

    평면의 너비를 계산하기

    윤곽선 평탄도를 계산하기

    윤곽선 평탄도를 계산하기(다운 샘플링)

    포인트 클라우드를 골고루 분할하기

    두 뎁스 맵을 비교하기

    디스패리티 맵에 따라 뎁스 맵을 생성하기

    뎁스 맵을 합치기

    연속선을 그리기

    배경 제거

    실제 디멘션을 픽셀 디멘션으로 전환하기

    법선 방향의 편차가 큰 영역을 추출하기

    기준 포즈를 중심으로 회전하는 이산화된 포즈를 생성하기

    리스트 중의 요소를 대체하기

    뎁스 맵 3D ROI 밖의 구역을 무효로 설정하기

    기준 방향에 따른 투영의 거리를 계산하기

    테스트 이미지를 생성하기

    상자 크기를 계산하기

    테스트 포인트 클라우드를 생성하기

    가장자리 포인트 클라우드의 법선 방향을 계산하기

    웨이포인트를 저장하기

    과도하게 가까운 포즈를 제거하기

    웨이포인트를 로드하고 전환하기

    NumberList를 VariantList로 전환하기

    직경과 두께를 계산하기

    원기둥의 포즈 옵셋

    라인 세그먼트 감지

    테스트

    OCR

    포인트 클라우드를 외부 서비스로 보내기

    모델 피팅 포즈에 따라 포인트 클라우드를 필터링하기

    QR 코드 읽기

    주기적인 트리거

    트리거

    2D 평면에서 원형 홀을 찾기

    평균 그레이스케일 값을 계산하기

    이미지 해상도를 평가하기

    컬러 정보를 수집하기

    2D 모양 매칭

    2D 모델 매칭

    기준 포즈를 기록하고 변환을 계산하기

    2D 모델을 만들기
    여기를 클릭하여 삭제된 프로시저를 확인할 수 있습니다.

    원형 홀의 중심 포즈와 직경을 계산하기

    타원형 구멍의 중심 포즈와 장축 및 단축을 계산하기

    평면 포인트 클라우드 추출

    뎁스 맵에서 포인트 클라우드를 분할하기

    포즈를 사용자 자체 정의 좌표계로 전환하기

    카메라 중심의 XOY 거리에 따라 포인트 클라우드를 정렬하다

    픽 포인트 정렬

    3D 정렬

    2D 정렬

    포인트 클라우드 사전 처리

    최상층의 컬러 맵을 획득하기

    최상층의 마스크를 획득하기

    포인트 클라우드를 현재 좌표계에서 특정 좌표계로 전환하기

    3D 매칭

    평면 포인트 클라우드 포즈를 계산하고 조정하기

    마스크와 대응하는 컬러 맵을 획득하기

    요소 수량에 따라 이진 분류하기

    EIH 시스템 드리프트 보정

    포인트 수가 제한을 초과한 포인트 클라우드를 제거하기

    ROI 밖의 포즈를 필터링하기

    각도가 제한을 초과하는 포즈를 제거하기

    이미지 데이터 및 파라미터 저장
    NOTE

    실제 수용에 따라 솔루션 라이브러리의 실천 사례에서 대응하는 프로시저와 일부 프로젝트의 워크플로를 획득할 수 있습니다.

일부 스텝 최적화

번호 스텝 설명

1

카메라에서 이미지를 캡처하기

  • 여러 형식의 이미지 데이터 읽기가 가능합니다.

    • 컬러 맵: JPG, JPEG, PNG, BMP

    • 뎁스 맵: PNG, TIFF

  • 외접 2D 카매라 및 LMI 유형의 카매라 등 타사 카메라를 지원하지 않습니다.

  • ‘고정 배경 필터링 설정’의 파라미터가 삭제되어서 뎁스 맵의 배경을 더 이상 제거할 수 없습니다.

2

출력

  • 시나리오 설정과 충돌 감지 설정의 사용이 가능합니다.

  • “Procedure Out”를 “Output”로 변경하여 스텝 영어 이름을 최적화합니다.

3

딥 러닝 모델 패키지 추론

  • Mech-Vision 2.0.0 버전부터 “딥 러닝 모델 패키지 추론” 스텝에서는 물체 탐지, 인스턴스 세그먼테이션, 이미지 분류, 결함 세그먼테이션 모델 패키지만 지원합니다. 비지도 세그먼테이션, 신속하게 위치 지정, 텍스트 감지, 텍스트 인식 모델 패키지는 더 이상 지원되지 않습니다.

  • Mech-Vision 2.0.0 버전부터는 이 “딥 러닝 모델 패키지 추론” 스텝은 Mech-DLK 2.4.1 및 이상 버전에서 출력된 모델 패키지만 지원합니다.

Mech-Vision 2.0.0 버전은 Mech-Vision 1.7.4 이상 버전의 딥러닝 모델 프로젝트만 열 수 있습니다. Mech-Vision 1.7.4 이하 버전의 딥 러닝 모델 프로젝트는 열 수 없습니다.

4

물체 모델을 만들기

입력 포트를 통해 물체의 사이지 정보를 입력할 수 있습니다.

5

뎁스 맵을 포인트 클라우드로 전환하기

‘고정 배경 필터링 설정’의 파라미터가 삭제되어서 뎁스 맵의 배경을 더 이상 제거할 수 없습니다.

6

포인트 클라우드 중 일부 포인트를 삭제하기

스텝 이름이 "Remove Cloud Points from Point Cloud"에서 "Delete Points in Point Cloud"로 변경되었습니다.

소프트웨어 인터페이스 및 인터렉티브 최적화

Mech-Vision 2.0.0 버전의 오퍼레이터 인터페이스가 최적화됐습니다. 구체적인 설명은 다음과 같습니다.

  • 메인 인터페이스 최적화

    • 툴 바 양식과 레이아웃을 최적화했습니다.

    • 메인 인터페이스 레이아웃 설정을 최적화했습니다. 소프트웨어를 리부팅한 후 소프트웨어 인터페이스에서 기본 레이아웃을 복원하고 소프트웨어를 끄기 전의 인터페이스 레이아웃을 유지하지 않습니다.

  • 스텝 인터페이스 및 인터렉티브 최적화

    • 일부 중요한 스텝의 레이블을 최적화하여 ‘☆’ 레이블을 추가했습니다.

    • 스텝 출력 포트의 연결 가이드를 추가했습니다. 커서를 출력 포트에 이동시키면 ‘연결’로 표시될 것입니다.

    • 고급 대상 물체의 구성 스텝에는 ‘구성 마법사’ 버튼을 추가했습니다. 이 버튼을 클릭하면 대응하는 툴로 들어갈 수 있습니다.

    • 마우스를 길게 누르거나 마우스 왼쪽 버튼을 당기는 방식으로 더 이상 시각화 출력 결과를 확인할 수 없습니다. 디버그 출력과 스텝 시각화 기능(즉, ‘눈’ 아이콘을 열기)을 켜기만 하면 시각화 출력 결과를 확인할 수 있습니다.

    • 현재 스텝부터 아래로 프로젝트를 실행하기 기능을 더 이상 지원하지 않습니다.

  • 시각화 구역의 인터렉티브 최적화

    • 시각화 구역의 마우스 인터렉티브를 최적화하고 프롬프트 창에 GIF 형식의 프롬프트를 추가했습니다.

더 이상 지원되지 않는 기능

Mech-Vision 2.0.0 버전부터 다음과 같은 기능을 더 이상 지원하지 않게 됩니다.

  • 빠른 캘리브레이션

  • 내부 파라미터 캘리브레이션

  • 측정 모드

  • 접착제 도포

  • 카메라 뷰어

  • 매칭 모델 및 픽 포인트 편집기

    대상 물체 편집기를 사용하여 포인트 클라우드 모델과 픽 포인트를 만드십시오.

  • EIH 시스템 드리프트 자동 보정

    이 기능을 최적화하고 있기 때문에 당분간 플러그인으로 전화하고 선택할 수 없습니다.

기타 기능 최적화

  • Mech-Vision에서 사용되는 Python 엔진은 3.9.13 버전으로 업그레이드됐습니다.

문제 복구

Mech-Vision 2.0.0 버전에서는 다음 문제를 해결했습니다.

  • 솔루션 아래에 기존 프로젝트와 동일한 이름의 새 프로젝트가 생성되면 소프트웨어가 충돌하는 문제를 해결했습니다.

  • 솔루션에 대한 권한을 구성한 후 .vis 파일을 두 번 클릭해도 프로젝트가 제대로 열리지 않은 문제를 해결했습니다.

  • 경로 계획 툴에서 3D 시뮬레이션 인터페이스에 있는 글꼴 크기 및 축 크기 설정은 경로 계획 툴을 켠 후에만 작동할 수 있는 문제를 해결했습니다.

  • 경로 계획 툴에서 경로 계획을 다시 구성하면 Mech-Vision에서 충돌이 발생하는 문제를 해결했습니다.

  • 딥 러닝 모델 패키지 관리 도구에서 구성을 수정한 후 소프트웨어를 다시 열면 구성이 손실되는 문제를 해결했습니다.

  • 갠트리 로봇에 대한 캘리브레이션 전 구성에서 카메라 위치에 영향을 미치는 동작으로 "Z축을 중심으로 회전"을 선택한 후 설정이 적용되지 않은 문제를 해결했습니다.

  • 갠트리 로봇 캘리브레이션 프로세스 중에 캘리브레이션 포인트를 추가하기 위해 여러 개의 캘리브레이션 보드를 사용했기 때문에 캘리브레이션이 실패하는 문제를 해결했습니다.

  • 캘리브레이션 중에 로봇 플랜지 포즈를 수동으로 입력할 때, 소프트웨어가 로봇 모델 정보를 기반으로 오일러 각도 규칙을 업데이트하지 못하는 문제를 해결했습니다.

  • 그래픽 카드 정보를 제대로 검색할 수 없을 때 소프트웨어가 GPU 사용률을 높게 잘못 판단하여 포인트 클라우드가 표시되지 않은 문제를 해결했습니다.

  • 다운샘플링 관련 기능을 사용할 때 가끔 소프트웨어 충돌이 발생하는 문제를 해결했습니다.

  • “Python을 통해 결과를 계산하기” 스텝을 통해 스크립트를 실행할 때 예외가 발생하면 오류 메시지에 잘못된 텍스트가 나타나는 문제를 해결했습니다.

  • “마스크 그리딩” 스텝을 사용하여 데이터를 처리할 때 가끔 소프트웨어 충돌이 발생하는 문제를 해결했습니다.

  • “윤곽에서 경로를 생성하기” 스텝을 사용할 때 생성된 경로가 잘못되는 문제를 해결했습니다.

Mech-Vision 소프트웨어 업그레이드와 관련된 주의사항은 Mech-Vision 2.0.0 업그레이드 주의 사항 내용을 참조하십시오.

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