임의 물체 피킹 V2

현재 최신 버전 (2.2.0)에 대한 매뉴얼을 보고 계십니다. 다른 버전에 액세스하려면 페이지 오른쪽 상단 모서리에 있는 '버전 전환' 버튼을 클릭하세요.

■ 현재 사용하고 있는 제품의 버전이 확실하지 않은 경우에는 언제든지 당사 기술 지원팀에 문의하시기 바랍니다.

기능 설명

이 스텝은 임의 물체 피킹 V2 모델 패키지를 기반으로 입력된 깊이 이미지와 컬러 이미지에 대해 표면 분할을 수행하여, 각 독립적인 피킹 가능 표면과 눌려 쌓인 표면을 인식하고, 피킹 우선순위에 따라 정렬된 마스크 목록을 출력합니다. 이 결과는 후속 픽 포인트 생성에 사용할 수 있습니다.

"임의 물체 피킹 V2" 스텝 기능을 사용하려면 메크마인드 영업에 문의하여 해당 기능을 지원하는 소프트웨어 라이선스를 받아야 합니다. 소프트웨어 라이선스를 업데이트한 후 이 스텝을 사용할 수 있습니다.

응용 시나리오

이 스텝은 범용 피킹 및 고속 분류 시나리오에 적합합니다. 일반적으로 앞단에는 이미지 처리 및 좌표계 보정 스텝이, 뒤단에는 포인트 클라우드 추출 및 포즈 조정 스텝이 연결됩니다.

임의 물체 피킹 V2 딥 러닝 모델 패키지는 다운로드 센터에서 받을 수 있습니다.

입력 및 출력

입력

입력 포트 데이터 유형 설명

카메라 깊이 이미지

Image/Depth

물체의 원본 깊이 이미지.

카메라 컬러 이미지

Image/Color

물체의 원본 컬러 이미지.

출력

출력 포트 데이터 유형 설명

시각화 출력

Image/Color

시각화 결과.

정렬된 마스크 이미지

Image/Color/Mask []

분할된 표면 마스크 이미지 목록입니다. "피킹 가능 표면-눌려 쌓인 표면" 우선순위로 정렬되며, 같은 유형 내에서는 면적이 큰 것부터 작은 것 순으로 출력됩니다.

피킹 가능 표시

Bool []

분할된 표면 마스크의 피킹 가능 표시 목록으로, 정렬된 마스크와 일대일로 대응합니다. true는 해당 표면이 피킹 가능함을, false는 해당 표면이 눌려 쌓인 표면임을 의미합니다.

시스템 요구 사항

이 스텝을 사용할 때는 다음 시스템 요구 사항을 충족해야 합니다.

  • CPU: AVX2 명령어 집합을 지원해야 하며, 다음 조건 중 하나를 충족해야 합니다.

    • 독립 그래픽 카드가 없을 때: Intel i5-12400 이상。

    • 독립 그래픽 카드가 있을 때: Intel i7-6700 이상이며, 그래픽 카드는 GeForce GTX 1660 이상。

    Intel CPU에서 충분히 테스트되었으며, AMD CPU에서는 아직 테스트되지 않았습니다. Intel CPU 사용을 권장합니다.

  • GPU: GeForce GTX 1660 이상의 그래픽 카드를 사용해야 합니다(독립 그래픽 카드가 있는 경우).

파라미터 설명

모델 패키지 설정

파라미터 설명

모델 패키지 관리 도구

파라미터 설명: 이 파라미터는 딥 러닝 모델 패키지 관리 도구를 열고 딥 러닝 모델 패키지를 가져오는 데 사용됩니다. 모델 패키지 파일은 Mech-DLK에서 내보낸 “.dlkpack” 파일입니다.

조정 설명: 딥 러닝 모델 패키지 관리 도구의 사용 방법은 딥 러닝 모델 패키지 관리 도구를 참조하십시오.

모델 패키지 이름

파라미터 설명: 딥 러닝 모델 패키지를 가져온 후, 이 파라미터로 해당 스텝에서 사용할 모델 패키지를 선택합니다.

조정 설명: 딥 러닝 모델 패키지 관리 도구를 사용하여 딥 러닝 모델을 가져온 후, 드롭다운 리스트에서 해당 모델 이름을 선택합니다.

모델 패키지를 전환한 후 원래 모델 패키지 해제

파라미터 설명: 모델 패키지를 전환할 때 원래 모델 패키지가 점유한 리소스를 즉시 해제할지 제어합니다.

기본값: 선택함.

조정 설명: 선택하면 스텝이 다른 모델 패키지로 전환될 때 시스템은 원래 모델 패키지가 다른 스텝에서 계속 사용 중이어도 해당 리소스를 즉시 해제합니다. 선택하지 않으면 원래 모델 패키지가 어떤 스텝에서도 더 이상 사용되지 않을 때만 자동으로 리소스를 해제합니다.

모델 패키지 유형

파라미터 설명: 모델 패키지 이름을 선택하면 자동으로 모델 패키지 유형이 채워집니다.

입력 이미지 배치 크기

파라미터 설명: 매번 추론 시 처리할 이미지 수입니다.

GPU ID

파라미터 설명: 이 파라미터는 모델 패키지 추론에 사용할 GPU 장치 ID를 지정하는 데 사용됩니다.

조정 설명: 모델 패키지 이름을 선택한 후, 이 파라미터의 드롭다운 목록에서 모델 패키지 추론에 사용할 GPU 장치 ID를 선택합니다.

사전 처리

파라미터 설명

ROI 파일

파라미터 설명: 이 파라미터는 입력 이미지의 ROI를 설정하거나 수정하는 데 사용됩니다.

조정 설명: 초기 상태에서는 기본 ROI가 이미 설정되어 있습니다. ROI 설정을 수정하려면 ROI 파일을 클릭한 다음, 팝업되는 ROI 설정 창에서 ROI를 편집하고 ROI 이름을 입력하십시오.

추론에 앞서 여기서 설정한 ROI가 Mech-DLK에서 설정한 ROI와 일치하는지 확인하시기 바랍니다. 일치하지 않으면 인식 결과에 영향을 줄 수 있습니다.

추론 중에는 일반적으로 모델 훈련 시 설정된 기본 ROI가 사용됩니다. 카메라 시야 내 물체의 위치가 변경되면, ROI를 조정해야 합니다.

기본 ROI를 다시 사용하려면, 편집기를 열기 버튼 아래의 ROI 파일 이름을 삭제하면 됩니다.

후처리

파라미터 설명

추론 구성

파라미터 설명: 임의 물체 피킹 모델 패키지 추론 시의 관련 파라미터를 구성하는 데 사용됩니다. 편집기 열기를 클릭하면 추론 구성 창을 열 수 있습니다.

조정 설명: 관련 파라미터 설명은 추론 구성 도구를 참조하십시오.

시각화 설정

파라미터 설명

이미지 위에 분할 마스크 그리기

파라미터 설명: 이미지 위에 분할 마스크를 겹쳐서 표시합니다.

조정 설명: 선택하면 시각화가 활성화되며, 분할 마스크가 이미지 위에 직접 표시됩니다. 효과는 아래 그림과 같습니다.

visualization output

이 페이지가 도움이 되었습니까?

다음 방법을 통해 피드백을 보내주실 수 있습니다:

저희는 귀하의 개인정보를 소중히 다룹니다.

당사 웹사이트는 최상의 사용자 경험을 제공하기 위해 쿠키를 사용하고 있습니다. "모두 수락"을 클릭하시면 쿠키 사용에 동의하시는 것이며, "모두 거부"를 클릭하시면 이 웹사이트 방문 시 귀하의 정보가 추적되거나 기억되지 않도록 단일 쿠키만 사용됩니다.