비전 프로젝트 구성

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이 단계에서는 대상 물체의 인식 및 위치 지정을 실현하기 위해 비전 프로젝트(즉 Mech-Vision 프로젝트)의 구성을 완료해야 합니다.

getting started index vision
피킹 정확도에 대한 요구 사항이 높으면 프로젝트를 배포할 때 주제: 피킹 정확도 향상 내용을 참조하여 요구 사항을 충족할 수 있도록 피킹 정확도를 향상시켜야 합니다.

비전 프로젝트에는 이미지 수집부터 시작하여 이미지 데이터에 대한 일련의 알고리즘 프로세스(포인트 클라우드 사전 처리, 포인트 클라우드 후처리, 3D 대상 물체 인식, 포즈 조정, 딥 러닝 추론 등)를 거쳐 일련의 비전 처리 단계가 포함됩니다. 마지막으로 로봇을 가이드하는데 사용되는 비전 결과(포즈, 대상 물체 정보 등)를 출력합니다.

  • Mech-Vision의 솔루션 라이브러리에는 3D 포즈 조정 및 딥 러닝과 같은 비전 처리 프로세스의 주요 기능에 대한 실천 사례 프로젝트를 제공했습니다. 3D 비전 시스템의 고급 기능과 도구를 사용하는 방법과 시운전 경험을 배울 수 있습니다.

  • 일반적인 공작물 로딩, 팔레타이징&디팔레타이징, 로케이팅/어셈블리, 구즈 피킹 등 다양한 산업 분야의 일반적인 응용 시나리오에 대해 Mech-Vision 소프트웨어의 솔루션 라이브러리는 일반적인 솔루션 프로젝트를 제공합니다. 일반적인 솔루션 프로젝트를 참조하여 비전 프로젝트를 신속하게 생성, 구성 및 조정할 수 있습니다. "3D 비전 시스템의 일반적인 솔루션 사례" 매뉴얼은 비전 프로젝트 구성 및 조정에 대한 자세한 지침을 제공합니다.

비전 프로젝트를 구성하는 프로세스는 아래 그림에 나와 있습니다.

vision project configuration workflow

1 프로젝트 구축

프로젝트 구축 방안

간단한 프로젝트를 구축하는 프로세스와 구체적인 방법을 소개합니다.

프로젝트 사용 가이드

프로젝트의 일반적인 작업을 소개합니다.

스텝 사용 가이드

스텝의 일반적인 작업을 소개합니다. 스텝은 프로젝트 구성의 기초이며, 하나의 스텝은 한 알고리즘 처리 단위이며 서로 다른 스텝을 결합하여 서로 다른 알고리즘 처리 프로세스를 구성합니다.

2 파라미터 설정

카메라 파라미터 조정

카메라 파라미터 조정을 완료하여 캡처한 2D 이미지와 뎁스 맵의 품질이 요구 사항을 충족하도록 하여 비전 프로젝트의 최종 출력 효과를 보장합니다.

포인트 클라우드 모델 제작 및 픽 포인트 생성

3D 매칭 알고리즘은 포인트 클라우드 모델을 기반으로 대상 물체를 인식합니다. 따라서 비전 프로젝트를 구성할 때 일반적으로 포인트 클라우드 모델을 만들고 픽 포인트를 설정해야 합니다.

딥 러닝 사용 가이드

예를 들어, 대상 물체의 반사가 심하거나 포인트 클라우드의 퀄리티가 좋지 않은 복잡한 인식 요구 사항이 있는 시나리오에서는 3D 매칭 알고리즘이 최적의 인식 성능을 달성하지 못할 수 있습니다. 이때 딥 러닝 알고리즘은 더 나은 인식 성능을 촉진할 수 있습니다. 딥 러닝 모델을 훈련하고 배포하려면 이 사용자 가이드 내용을 참조하십시오.

3D 대상 물체 인식

'3D 대상 물체 인식' 도구를 사용하면 대상 물체의 포즈를 쉽고 정확하게 인식하고 현장 피킹 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

포즈 조정

대상 물체가 성공적으로 인식된 후에는 로봇이 쉽게 피킹할 수 있도록 포즈에 대한 일련의 처리를 수행해야 합니다. 포즈 조정 도구를 사용하면 포즈를 빠르게 조정할 수 있습니다.

기타 스텝 사용 가이드

이 가이드 내용을 참조하여 프로젝트의 기타 스텝의 파라미터를 조정합니다.

3 디버그&최적화

파라미터의 시각적 디버깅

디버그 출력 창에서 실행 결과를 확인하기 위해 각 스텝을 실행하며 프로젝트에서 출력되는 비전 결과를 확인하기 위해 전체 프로젝트를 실행합니다.

'3D 대상 물체 인식' 관련 FAQ

이 부분에서는 “3D 대상 물체 인식” 도구를 사용할 때 흔히 발생하는 문제를 해결하는 방법과, 가능한 원인에 따라 파라미터를 조정하고 수정하여 대상 물체를 성공적으로 인식하는 방법을 소개합니다.

피킹 정확도 향상

실제 애플리케이션 배포의 모든 단계에서 가능한 오차를 줄이고 프로젝트 요구 사항을 충족하는 피킹 정확도를 보장하기 위해 맞춤형 정확도 향상 조치가 필요합니다.

사이클 타임 개선

3D 비전 가이드 로봇 애플리케이션을 배포한 후에는 애플리케이션의 현재 사이클 시간을 평가해야 합니다. 현재의 애플리케이션 사이클 타임이 프로젝트 요구 사항을 충족할 수 없다면, 사이클 타임을 개선해야 합니다.

딥 러닝 모델 반복

딥 러닝이 사용되는 시나리오에서 추론 결과가 만족스럽지 않으면 딥 러닝 모델을 반복해야 합니다.

데이터 저장

향후 유지 관리를 용이하게 하려면 프로젝트 데이터를 정기적으로 백업해야 합니다.

4 생산&유지 관리

오퍼레이터 인터페이스를 구성하기

비전 솔루션이 생산 라인에 전달되어 사용되기 전에 현장 작업자가 생산 상태를 빠르게 파악하고, 생산 결과를 확인하고, 대상 물체를 전환하거나, 새 대상 물체 유형을 추가할 수 있도록 일련의 오퍼레이터 인터페이스를 구성할 수 있어 유지보수 및 문제 해결을 쉽게 수행할 수 있습니다.

오퍼레이터 인터페이스를 사용하기

현장 오퍼레이더는 이 매뉴얼을 참조하여 오퍼레이터 인터페이스 사용 방법을 빠르게 살펴볼 수 있습니다.

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