3D 근사 매칭 V2

기능 설명

이 스텝은 포인트 클라우드 모델과 원시 포인트 클라우드를 근사 매칭하여 대상 물체의 초기 후보 포즈를 출력합니다.

응용 시나리오

이 스텝은 일반적으로 처음으로 시나리오 포인트 클라우드에서 대상 물체를 찾고 초기 후보 포즈를 얻는 데 사용됩니다. 이 스텝은 일반적으로 3D 상세 매칭 스텝과 함께 사용됩니다.

입력 및 출력

3d coarse matching v2 input and output

파라미터 설명

파라미터 조정 레벨

설명: 이 파라미터는 이 스텝의 파라미터 디버그 레벨을 선택하는 데 사용됩니다.

값 리스트: Basic(기초), Advanced(고급)

기본값: Basic

Basic 파라미터 디버그 레벨

모델 설정

모델 선택

설명: 이 파라미터는 모델 라이브러리(프로젝트 폴더/resource/3d_matching)에서 포인트 클라우드 모델 파일을 선택하는 데 사용됩니다.

조절 설명: 매칭 모델 및 픽 포인트 편집기를 사용하여 포인트 클라우드 모델을 만든 후 이 파라미터의 오른쪽에 있는 드롭다운 버튼을 클릭하여 포인트 클라우드 모델 파일을 신속하게 선택하거나 전환합니다.

매칭 모드

설명: 이 파라미터는 3D 근사 매칭의 매칭 모드를 선택하는 데 사용됩니다.

값 리스트: 에지 매칭, 면 매칭

기본값: 에지 매칭

조절 설명: 포인트 클라우드 모델에 따라 선택해야 합니다. 포인트 클라우드 모델이 공작물의 에지 모델인 경우 에지 매칭을 선택하고 포인트 클라우드 모델이 공작물의 면 모델인 경우 면 매칭을 선택합니다.

사전 처리 설정

예상 포인트 수 자동 계산

설명: 이 파라미터는 다운 샘플링된 포인트 클라우드의 포인트 개수를 자동으로 계산할지 여부를 결정하는 데 사용됩니다. 이 파라미터를 체크하면 다운 샘플링된 포인트 클라우드의 포인트 수가 자동으로 계산됩니다. 이 파라미터를 언체크하면 "샘플링 후 모델 포인트 수의 목표값"을 수동으로 설정해야 합니다.

기본값: 선택함.

조절 제안: 이 파라미터는 실제 필요에 따라 설정해야 합니다.

샘플링 후 모델의 희망 포인트 수

설명: 이 파라미터는 다운 샘플링 후 포인트 클라우드의 희망 포인트 수를 설정하는 데 사용됩니다. 이 값이 작을수록 다운 샘플링 후 포인트 클라우드의 포인트 수가 적어지고 매칭 정확도가 낮아집니다.

기본값: 300

조절 제안: 이 파라미터는 실제 필요에 따라 설정해야 합니다. 특정 효과에 대한 내용은 조절 예시 부분을 참조하십시오.

샘플링 후 입력한 포인트 클라우드 포인트의 상한 역치

설명: 이 파라미터는 다운 샘플링 후 시나리오 포인트 클라우드의 최대 희망 포인트 수를 설정하는 데 사용됩니다. 다운 샘플링 후 시나리오 포인트 클라우드의 포인트 수가 이 값보다 크면 다음 그림과 같이 이 시나리오 포인트 클라우드가 무시되고 빈 데이터가 출력됩니다.

기본값: 1000000

조절 제안: 이 파라미터는 실제 필요에 따라 설정해야 합니다. 특정 효과에 대한 내용은 조절 예시 부분을 참조하십시오.

포즈 검증 설정

단일 입력한 포인트 클라우드 결과의 예상 수

설명: 이 파라미터는 각 입력한 포인트 클라우드에 대해 예상되는 매칭 포즈의 수를 나타냅니다.

기본값: 3

조절 제안: 이 파라미터는 실제 필요에 따라 설정해야 합니다. 특정 효과에 대한 내용은 조절 예시 부분을 참조하십시오.

Advanced 파라미터 디버그 레벨

모델 설정

모델 선택

설명: 이 파라미터는 모델 라이브러리(프로젝트 폴더/resource/3d_matching)에서 포인트 클라우드 모델 파일을 선택하는 데 사용됩니다.

조절 설명: 매칭 모델 및 픽 포인트 편집기를 사용하여 포인트 클라우드 모델을 만든 후 이 파라미터의 오른쪽에 있는 드롭다운 버튼을 클릭하여 포인트 클라우드 모델 파일을 신속하게 선택하거나 전환합니다.

모델 파일

설명: 이 파라미터는 포인트 클라우드 모델 파일을 선택하는 데 사용됩니다.

조절 설명: 3d coarse matching v2 icon file를 클릭하여 ply 형식의 포인트 클라우드 모델 파일을 클릭하여 선택합니다.

기하학적 중심점 파일

설명: 이 파라미터는 기하학적 중심점 파일을 선택하는 데 사용됩니다.

조절 설명: 3d coarse matching v2 icon file를 클릭하여 json 형식의 기하학적 중심점 파일을 선택합니다.

매칭 모드

설명: 이 파라미터는 3D 근사 매칭의 매칭 모드를 선택하는 데 사용됩니다.

값 리스트: 에지 매칭, 면 매칭

기본값: 에지 매칭

조절 설명: 포인트 클라우드 모델에 따라 선택해야 합니다. 포인트 클라우드 모델이 공작물의 에지 모델인 경우 에지 매칭을 선택하고 포인트 클라우드 모델이 공작물의 면 모델인 경우 면 매칭을 선택합니다.

사전 처리 설정

예상 포인트 수 자동 계산

설명: 이 파라미터는 다운 샘플링된 포인트 클라우드의 포인트 개수를 자동으로 계산할지 여부를 결정하는 데 사용됩니다. 이 파라미터를 체크하면 다운 샘플링된 포인트 클라우드의 포인트 수가 자동으로 계산됩니다. 이 파라미터를 언체크하면 "샘플링 후 모델 포인트 수의 목표값"을 수동으로 설정해야 합니다.

기본값: 선택함.

조절 제안: 이 파라미터는 실제 필요에 따라 설정해야 합니다.

샘플링 후 모델의 희망 포인트 수

설명: 이 파라미터는 다운 샘플링 후 포인트 클라우드의 희망 포인트 수를 설정하는 데 사용됩니다. 이 값이 작을수록 다운 샘플링 후 포인트 클라우드의 포인트 수가 적어지고 매칭 정확도가 낮아집니다.

기본값: 300

조절 제안: 이 파라미터는 실제 필요에 따라 설정해야 합니다. 특정 효과에 대한 내용은 조절 예시 부분을 참조하십시오.

샘플링 후 입력한 포인트 클라우드 포인트의 상한 역치

설명: 이 파라미터는 다운 샘플링 후 시나리오 포인트 클라우드의 최대 희망 포인트 수를 설정하는 데 사용됩니다. 다운 샘플링 후 시나리오 포인트 클라우드의 포인트 수가 이 값보다 크면 다음 그림과 같이 이 시나리오 포인트 클라우드가 무시되고 빈 데이터가 출력됩니다.

기본값: 1000000

조절 제안: 이 파라미터는 실제 필요에 따라 설정해야 합니다. 특정 효과에 대한 내용은 조절 예시 부분을 참조하십시오.

인접 포인트 수량

설명: 이 파라미터는 포인트 방향의 인접 포인트 수를 설정하는 데 사용됩니다.

값 리스트: 1~100

기본값: 30

투표 설정

단일 특징에 최대 점쌍이 포함

설명: 이 파라미터는 모델 분석에서 각 기능에 포함된 점쌍의 최대 수를 나타냅니다. 값이 작을수록 실행 속도는 빨라지지만 정확도는 낮아집니다.

기본값: 50

거리 양자화

설명: 이 파라미터는 포인트 사이의 거리를 양자화하는 데 사용됩니다. 거리 간격 = 거리 양자화 × 샘플링 간격 , 값이 클수록 거리 간격이 커지고 매칭 정확도가 낮아집니다.

기본값: 1.0000

각도 양자화

설명: 이 파라미터는 포인트의 특징 법선 벡터 사이의 각도를 양자화하는 데 사용됩니다. 각도 간격 = 360° / 각도 양자화 , 값이 클수록 각도 간격이 작고 매칭 정확도가 높아지지만 더 높은 품질의 포인트 클라우드가 필요합니다.

기본값: 60

투표 비율 하한 역치

설명: 투표에서 “가장 높은 점수 × 투표 비율의 하한 역치” 보다 높은 점수의 포즈가 포즈 검증에 사용됩니다. 값이 낮을수록 포즈 검증에 더 많은 포즈가 사용되므로 정확한 매칭 결과를 찾을 수 있는 가능성이 높아지지만 실행 시간은 더 길어집니다.

기본값: 0.80

기준점 샘플링 보폭

설명: 이 파라미터는 기준점의 샘플링 보폭을 조절하는 데 사용됩니다. 포인트 클라우드에서 이 보폭을 간격으로 샘플링합니다. 이 값이 클수록 샘플링 포인트가 적어지고 실행 속도가 빨라지지만 매칭 정확도가 떨어집니다.

기본값: 5

비교점 샘플링 보폭

설명: 이 파라미터는 비교점의 샘플링 보폭을 조절하는 데 사용됩니다. 포인트 클라우드에서 이 보폭을 간격으로 샘플링합니다. 이 값이 클수록 샘플링 포인트가 적어지고 실행 속도가 빨라지지만 매칭 정확도가 떨어집니다.

기본값: 1

  • 기준점은 포인트 클라우드 모델에 있는 샘플 포인트입니다.

  • 비교점은 포인트 클라우드 모델에 없는 샘플 포인트입니다.

기준점과 비교점은 한 쌍을 이루며, 샘플링 간격이 클수록 기준점과 비교점이 적어지고 점쌍이 적을수록 실행 속도가 빨라집니다.

포즈 필터링 설정

포즈 거리 기반 비최대 억제 사용

설명: 이 파라미터가 활성화되면 선택한 포즈로부터의 거리가 물체 직경의 0.1배 미만인 후보 포즈가 필터링됩니다.

기본값: 활성화

조절 설명: 특정 효과에 대한 내용은 조절 예시 부분을 참조하십시오.

모델 회전 각도로 포즈 필터링

설명: 에지 매칭 모드에서 모델 포인트 클라우드가 시나리오 포인트 클라우드와 매칭할 때 모델 회전 각도에 따라 포즈가 필터링됩니다. 모델 뒤집기 각도가 "각도 차 상한 역치"를 초과하면 포즈가 필터링됩니다.

기본값: 활성화

각도 차 상한 역치

설명: "모델 회전 각도에 따라 포즈 필터링"의 파라미터 설명을 참조하십시오.

기본값: 135.000°

포즈 검증 설정

단일 입력한 포인트 클라우드 결과의 예상 수

설명: 이 파라미터는 각 입력한 포인트 클라우드에 대해 예상되는 매칭 포즈의 수를 나타냅니다.

기본값: 3

조절 제안: 이 파라미터는 실제 필요에 따라 설정해야 합니다. 특정 효과에 대한 내용은 조절 예시 부분을 참조하십시오.

복셀 길이 생성 전략

설명: 이 파라미터는 복셀 길이를 생성하기 위한 전략을 선택하는 데 사용됩니다.

값 리스트: 자동 생성, 수동 설정.

기본값: 자동 생성

조절 설명: 이 스텝을 처음 사용하는 경우 자동 생성을 사용하는 것이 좋습니다. 수동 설정을 선택하면 복셀 길이 파라미터를 설정할 수 있습니다.

복셀 길이 하한

설명: 이 파라미터는 복셀 길이의 하한을 설정하는 데 사용되며 단위는 밀리미터(mm)입니다. 기본값: 1.000mm

복셀 길이 상한

설명: 이 파라미터는 복셀 길이의 상한을 설정하는 데 사용되며 단위는 밀리미터(mm)입니다. 기본값: 15.000mm

포인트 클라우드가 위치한 공간은 3D 그리드로 나뉘며, 복셀 길이는 3D 그리드의 가장 작은 단위의 크기입니다.

결과 시각화

시각화 옵션

설명: 이 파라미터는 시각화할 내용을 선택하는 데 사용됩니다.

값 리스트: 샘플링된 모델, 샘플링된 시나리오, 매칭 결과, 포즈 검증 중 포인트 사용 상황.

기본값: 매칭 결과

조절 제안: 이 파라미터는 실제 필요에 따라 설정해야 합니다. 특정 효과에 대한 내용은 조절 예시 부분을 참조하십시오.

조절 예시

Basic 파라미터 조정 예시

샘플링 후 모델의 희망 포인트 수

커넥팅 로드 공작물을 예로 들면, 샘플링 후 모델의 희망 포인트 수가 각각 300과 600일 때 샘플링 후 얻은 공작물의 포인트 클라우드 포인트 수는 아래 그림의 왼쪽과 오른쪽 그림에 표시됩니다.

그 중 왼쪽 이미지의 공작물 포인트 클라우드는 상대적으로 희박하고 오른쪽 이미지의 공작물 포인트 클라우드는 밀집되어 있습니다.

3d coarse matching v2 3d coarse matching v2 point number

샘플링 후 입력한 포인트 클라우드 포인트의 상한 역치

입력한 포인트 클라우드의 포인트 수가 이 파라미터의 설정 값을 초과하면 이 단계에서 다음 프롬프트가 나타납니다.

3d coarse matching v2 3d coarse matching v2 limit

단일 입력한 포인트 클라우드 결과의 예상 수

단일 입력한 포인트 클라우드 결과의 예상 수가 각각 6개와 12개일 때, 이 단계에서 출력되는 포즈 결과의 개수는 그림의 왼쪽과 오른쪽 그림에 표시됩니다.

그 중 왼쪽 이미지의 포즈 결과 개수는 6개, 오른쪽 이미지의 포즈 결과 개수는 12개입니다.

3d coarse matching v2 3d coarse matching v2 outputnumber

Advanced 파라미터 디버그 예시

포즈 거리 기반 비최대 억제 사용

아래 그림과 같이 이 파라미터가 활성화되면 선택한 포즈로부터의 거리가 물체 직경의 0.1배 미만인 후보 포즈가 필터링됩니다.

3d coarse matching v2 3d coarse matching v2 non maximum suppression pose distance

결과 시각화

시각화 옵션 예시 그림

샘플링 후 모델

3d coarse matching v2 3d coarse matching v2 visualization 1

샘플링 후 시나리오

3d coarse matching v2 3d coarse matching v2 visualization 2

매칭 결과

3d coarse matching v2 3d coarse matching v2 visualization 3

포즈 검증 중 포인트 사용 상황

3d coarse matching v2 3d coarse matching v2 visualization 4

저희는 귀하의 개인 정보를 소중하게 생각합니다.

당사 웹사이트는 귀하에게 최상의 경험을 제공하기 위해 쿠키를 사용합니다. "모두 수락"을 클릭하시는 경우, 귀하는 사의 쿠키 사용에 동의하게 됩니다. "모두 거부"를 클릭하시는 경우, 귀하가 이 웹사이트를 방문할 때 추적되거나 기억되지 않도록 하기 위해 단일 쿠키가 사용됩니다.