3D 대상 물체 인식
3D 비전 가이드 로봇 피킹 애플리케이션에서 이미지 획득 후 대상 물체의 포즈를 정확하게 인식하는 것은 로봇 피킹의 성공률을 높이는 데 필수적입니다.
이 튜토리얼에서는 다양한 시나리오에서 파라미터를 조정하여 대상 물체의 포즈를 정확하게 인식하는 방법을 보여줍니다.
대상 물체 인식 방법
Mech-Vision 소프트웨어에 '3D 대상 물체 인식' 툴이 내장되어 있어, 이를 통해 정확한 대상 물체 포즈를 쉽게 인식할 수 있습니다. 3D 대상 물체 인식 스텝을 클릭하고 구성 마법사 버큰을 클릭하면 3D 대상 물체 인식 툴을 열 수 있으며 이를 통해 대상 물체 포즈를 인식할 수 있습니다.
대상 물체 포즈 인식의 응용 예시
Mech-Vision의 솔루션 라이브러리는 3D 대상 물체 인식과 관련된 여러 가지 '실천 사례’를 제공합니다. 이 튜토리얼에서는 이러한 예시 솔루션을 통해 '3D 대상 물체 인식' 툴을 사용하여 현장 피킹 요구 사항을 충족하는 방법을 보여줍니다. 현장의 실제 요구 사항에 따라 아래 표의 해당 예시를 참조할 수 있습니다.
| 예시 | 적용 시나리오 | 설명 |
|---|---|---|
포지셔닝/어셈블리 |
이 과정은 먼저 원형 홀의 위치를 인식한 다음, 로봇이 볼트를 피킹하여 어셈블리 작업을 수행합니다. 높은 포지셔닝 정확도가 필요합니다. |
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들어오는 물체가 깔끔하게 배열된 시나리오 |
공작물은 순서대로 깔끔하게 쌓여 있으며, 포인트 클라우드에는 눈에 띄게 누락된 점이 없습니다. |
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들어오는 물체가 무작위로 배열된 시나리오 |
대상 물체는 무작위로 배열됩니다. 앞면이 위를 향하고 있을 때 앞면에 해당하는 픽 포인트가 출력되어야 하며, 뒷면이 위를 향하고 있을 때 뒷면에 해당하는 픽 포인트가 출력되어야 합니다. |
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들어오는 물체가 무작위로 배열된 시나리오 |
비반사 대상 물체가 무작위로 쌓여 있으며, 대상 물체 포인트 클라우드의 품질이 좋습니다. |
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들어오는 물체가 깔끔하게 배열된 시나리오 |
공작물의 반사도가 높아 포인트 클라우드가 명확히 누락되었으므로, 이를 인식하기 위해 딥 러닝을 사용해야 합니다. |
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들어오는 물체가 무작위로 배열된 시나리오 |
대상 물체가 반사되거나 기름기가 있어 포인트 클라우드의 변동이 심하므로, 인식을 돕기 위해 딥 러닝을 사용해야 합니다. |