'대상 물체 선택 및 인식' 관련 문제

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이 부분 내용은 '대상 물체 선택 및 인식' 프로세스에서 발생할 수 있는 문제들과 그 원인, 그리고 해결 방법에 대한 설명입니다.

인식 결과가 없음

  • 문제 현상

    '대상 물체 선택 및 인식' 프로세스에 출력된 인식 결과가 없습니다.

  • 원인 추측

    • 딥 러닝으로 인식 지원 기능이 활성화된 경우, 딥 러닝을 통한 인식 결과가 출력되지 않을 수 있습니다.

    • 신뢰도 임계값이 너무 높게 설정되면 올바른 인식 결과가 제거될 수 있습니다.

    • 포인트 클라우드 모델이 인식 대상 물체와 일치하지 않을 수 있습니다.

  • 해결 방법

    • 딥 러닝으로 인식 지원 기능이 활성화된 경우, 선택된 딥러닝 모델 패키지가 올바르고 ROI 설정이 적절한지 확인해 보세요. 아래 그림은 잘못된 ROI(왼쪽)와 올바른 ROI(오른쪽)를 보여줍니다.

      recognition check dl roi
    • 실제 상황에 따라 신뢰도 임계값을 적절하게 설정하세요.

    • 포인트 클라우드 모델이 인식할 대상 물체와 일치하는지 확인하세요.

인식 결과 누락

  • 문제 현상

    대상 물체 인식 결과에 누락된 인식이 있을 수 있습니다.

  • 원인 추측

    • 신뢰도 임계값이 너무 높게 설정되면 올바른 인식 결과가 제거될 수 있습니다.

    • 일부 대상 물체의 포인트 클라우드가 매우 불완전합니다.

      recognition point cloud missing
    • 겹친 비율의 임계값을 너무 낮게 설정하면 일부 약간 겹쳐진 인식 결과가 제거되었습니다.

  • 해결 방법

    • 실제 상황에 따라 신뢰도 임계값을 적절하게 설정하세요.

    • 포인트 클라우드 누락 원인을 분석하고 포인트 클라우드 품질을 개선하세요. 그래도 인식 누락을 피할 수 없다면 딥 러닝으로 인식 지원 기능을 활성화해 볼 수 있습니다.

    • 겹치는 물체의 포즈 제거 기능을 비활성화하거나 겹친 비율의 임계값을 높이는 것도 시도해 보세요.

인식 오류

  • 문제 현상

    대상 물체 인식 과정에서 포인트 클라우드 모델이 대상 물체 포인트 클라우드와 정렬되지 않거나 배경 포인트 클라우드가 대상 물체 포인트 클라우드로 잘못 식별되었습니다.

  • 원인 추측

    • 좁고 긴 물체의 포인트 클라우드는 포인트 클라우드 모델과 명확하게 정렬되지 않았습니다.

      recognition matching dislocation
    • 물체의 앞뒤 또는 물체의 양 끝이 완전히 동일하지는 않지만 매우 유사해, 앞뒤 면이나 크고 작은 끝을 잘못 인식하는 오류가 발생했습니다.

    • 배경 포인트 클라우드가 제거되지 않아 실수로 대상 물체의 포인트 클라우드로 인식되었습니다.

      preprocessing misidentification
  • 해결 방법

    • 좁고 긴 물체의 경우, 아래 단계에 따라 매칭 정확도를 높이세요.

      • 인식 파라미터를 다음과 같이 조정하세요. 근사 매칭 및 상세 매칭의 실행 모드고정확도로 설정하고 상세 매칭의 편차 보정 능력Medium으로 설정하세요. 위 파라미터는 모두 고급 모드에 있습니다.

      • '길고 얇은 물체 강화' 카테고리에서 길고 얇은 물체 강화 사용 옵션을 활성화하세요. 이 파라미터는 고급 모드에 있습니다.

      • 딥 러닝으로 인식 지원 기능을 활성화하세요.

      횔성화 후의 인식 효과는 다음과 같습니다.

      recognition matching dislocation correction
    • 대상 물체 편집기에서 포인트 클라우드 모델 구성 기능을 활성화하고 대칭성을 수동으로 설정하여 매칭 결과를 필터링합니다. 그다음, '3D 대상 물체 인식' 도구의 '대상 물체 선택 및 인식' 프로세스에서 고급 모드를 활성화하고 '근사 매칭 포즈 조정 또는 필터링' 카테고리에서 가능한 잘못된 매칭 필터링 기능을 통해 매칭 결과를 필터링합니다.

      recognition set symmetry
    • 딥 러닝으로 인식 지원 기능을 활성화하세요. 활성화 후에는 딥 러닝을 통해 배경 포인트 클라우드의 간섭을 피하면서 대상 물체를 정확히 인식할 수 있습니다.

긴 인식 시간

  • 문제 현상

    대상 물체를 인식하는 데 오랜 시간이 걸렸습니다.

  • 원인 추측

    • '포인트 클라우드 사전 처리' 단계에서 3D ROI가 올바르게 설정되지 않아 배경 포인트 클라우드가 제거되지 않았습니다.

    • 인식 파라미터가 올바르게 설정되지 않았습니다.

    • 추가 상세 매칭 사용 기능이 활성화되었습니다.

  • 해결 방법

    • '포인트 클라우드 사전 처리' 프로세스에서 적절한 3D ROI를 설정하고 배경 포인트 클라우드를 제거하며 대상 물체의 포인트 클라우드만 유지합니다.

    • 인식 파라미터를 조정하세요. 인식 정확도 요구 사항이 충족된다는 전제 하에, 근사 매칭 및 상세 매칭의 실행 모드고속도 또는 표준으로 설정하면 사이클 타임을 개선할 수 있습니다. 위 파라미터는 모두 고급 모드에 있습니다.

    • '추가 상세 매칭' 카테고리에서 추가 상세 매칭 사용 기능을 비활성화하세요.

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