특정 시나리오에서의 대상 물체 인식

3D 매칭 방법만으로 대상 물체를 인식하며, 3D 매칭이 아닌 방법이나 기타 방법을 사용하여 파티션, 빈 등을 인식할 필요가 없습니다.

3D 매칭 방법을 사용하여 대상 물체를 인식해야 하며, 또한 평면 포인트 클라우드의 포즈와 크기를 계산하기 방법을 통해 파티션, 빈 등을 인식해야 합니다.

디팔레타이징 시나리오에서 평면 포인트 클라우드의 포즈와 크기를 계산하기 방법을 통해 3D 매칭 방법을 사용하지 않고 대상 물체를 인식해야 합니다.

임의의 물체 피킹 시나리오에서의 픽 포인트를 예측하기 방법을 통해 3D 매칭 방법을 사용하지 않고 대상 물체를 인식합니다.

포인트 클라우드 모델을 동적으로 생성해야 하는 시나리오에 적합합니다. 이 시나리오에서는 대상 물체 종류가 다양하여 대상 물체 편집기에서 포인트 클라우드 모델을 하나씩 만들 수 없으며, 대상 물체는 일반 3D shape입니다. 예를 들어 스텝으로 포인트 클라우드 모델을 생성하거나 STL 모델을 통해 포인트 클라우드 모델을 생성합니다.

이 시나리오에서는 "3D 매칭" 스텝의 "외부 모델" 기능을 사용하여 "물체 모델을 만들기" 스텝에서 생성된 포인트 클라우드 모델을 읽은 다음 대상 물체 편집기를 통해 포인트 클라우드 모델을 제외한 다른 대상 물체 정보를 생성합니다. 구체적인 작업은 다음과 같습니다.