3D工件识别可视化配置工具
本文介绍“3D工件识别可视化配置工具”的使用方法。
功能简介
3D工件识别可视化配置工具聚合了视觉处理通用功能。只需经过以下三个步骤，即可快速完成“3D工件识别”的配置。
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选择工件： 从 匹配模板与抓取点编辑器 中制作工件点云模板，并选择待识别工件。
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预处理： 设置有效的识别区，可将干扰因素屏蔽在区域外，算法将对识别区内点云做基本处理，以提升识别效率。
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识别工件： 以可视化方式调试 3D 匹配参数，使其满足业务精度和节拍要求，必要时可借助深度学习辅助处理。
使用流程
该工具具体使用流程如下。
选择工件
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首先单击选择工件，弹出工件库。
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单击模板编辑器，打开匹配模板与抓取点编辑器。可参考 匹配模板与抓取点编辑器 章节创建待抓取工件的匹配模板，然后关闭工具。
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在工件库中，勾选待抓取工件的点云模板，然后选择匹配模式，最后单击下一步进入“预处理”流程。
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工件库中只显示符合要求的工件点云模板。 对工件点云模板的要求是：工件点云模板至少设置了一个抓取点（该抓取点也可作为几何中心点）。 |
预处理
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单击设置，在 ROI 设置界面中 设置 3D ROI 。
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3D ROI 设置完成后，单击保存并使用。
单击运行步骤后，在该工具左侧查看预处理结果。
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设置边缘检测器和噪声抑制器参数，滤除杂点 （仅边缘匹配模式下存在该参数）。
如需查看预处理后的 2D 图像和 3D 图像，可在该工具界面顶部切换相关选项。
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预处理完成后，单击下一步进入“识别工件”流程。
识别工件
该流程操作步骤如下：
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设置 3D 匹配、结果判定相关参数。关于参数的解释和调节建议，请参考 参数说明 。
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（可选）如果需要深度学习辅助处理，可从深度学习辅助下拉列表中选择使用，然后单击模型包管理工具按钮导入深度学习模型包。如果不需要使用深度学习，则可选择不使用。
“深度学习辅助”功能仅可进行实例分割。
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在深度学习模型包管理工具界面，导入使用的深度学习模型后关闭工具，并从下拉列表中选择导入的模型包并调整参数深度学习置信度阈值。
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单击运行步骤后，在该工具左侧查看 3D 匹配识别结果。
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识别精度和节拍满足项目需求后，单击完成，“3D工件识别可视化配置工具”将会自动关闭。或单击下一个工件，开始下一工件的识别。
参数说明
3D 匹配
- 运行方式
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参数解释：该参数用于指定工件识别过程中的识别精确度和性能。
值列表：高速度、标准、高精度、超高精度。
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高速度：建议用于单个工件独立码放或少量工件有序码放的场景。
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标准：适用于大多数工件上下料场景，是速度与精确度之间的折衷策略。
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高精度：建议用于工件数量多或工件乱序堆叠码放的场景。
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超高精度：建议用于需要高精度定位的场景。
调节建议：需根据业务对于识别精确度和性能的要求，调节该参数。
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- 偏差矫正能力
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参数解释：该参数用于指定纠正偏差的等级。等级越大，越能将存在偏差的位姿纠正为精确的位姿，但过大将导致精度损失。
值列表：小、中、大。
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小：适用于大多数情况。
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中：视情况选择。
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大：视情况选择。
调节建议：当匹配结果与实际目标物体出现较大位置偏离时，需调整该参数。
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- 对称性设置
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参数解释：当待识别工件具有局部对称性时，为了避免匹配结果陷入局部最优，可增加对称性设置，从而筛选出更优的匹配结果。
调节说明：相关参数的调节说明如下。
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对称性旋转轴：选择工件几何中心的一个轴作为旋转轴。
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对称性角度步长：若工件绕旋转轴旋转 60° 前后看起来一样，则该参数可设定为 60°。
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最小旋转角：工件可绕对称性旋转轴旋转的最小角度。
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最大旋转角：工件可绕对称性旋转轴旋转的最大角度。
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- 位姿过滤设置
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参数解释：当识别结果中存在异常位姿朝向，可增加位姿过滤设置，从而排除异常识别结果。边缘匹配模式下推荐使用。
调节说明：边缘匹配模式下，当模板点云匹配至场景点云时，根据模板翻转角度过滤位姿。当模板翻转角度超过“角度差值上限阈值”时，该位姿将被过滤。
结果判定
- 3D 匹配置信度阈值
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参数解释：该参数用于设置 3D 匹配识别结果的置信度阈值。当 3D 匹配识别结果的置信度分数大于该值时，则认为该结果有效。该值越大，结果越准确。
默认值：0.300
调节建议：需根据实际需求调整该参数。
- 输出个数上限
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参数解释：该参数用于设置能够输出的 3D 匹配识别结果个数上限。若有多个 3D 匹配识别结果，则会根据 3D 匹配识别结果的置信度分数对 3D 匹配识别结果进行降序排序，然后根据设定的输出个数上限来输出置信度分数高的 3D 匹配识别结果。
默认值：1
调节建议：当识别结果较多，或业务对结果数量有明确的上限要求时，需调整该参数。
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