提升工程识别的精度
视觉识别误差反映了视觉工程的视觉识别准确性和重复精度。
如果视觉工程使用“3D匹配”算法进行识别，请参考提升3D匹配的精度来提升工程的识别精度。
如果视觉工程使用“深度学习”算法进行识别，请参考提升深度学习推理效果来提升工程的识别精度。
提升3D匹配的精度
你可以从以下方面提升3D匹配精度：
-
确保相机点云质量。
-
确保点云模板和抓取点设置的准确性。
-
检查匹配算法的设置。
提升深度学习推理效果
你可以从以下方面提升深度学习推理效果：
-
提升2D图质量。用于深度模型训练的2D图像应满足如下要求：
-
图像无过曝、过暗情况。
-
图像颜色接近真实物体，无颜色失真问题。
-
采集足够数量的图像，并保证图像种类的多样性。
更多对图像的要求，请参考深度学习图像数据采集。
-
-
对模型进行迭代。当模型使用一段时间，可能会出现模型不能覆盖的场景，可以通过模型微调的方式对模型进行迭代，提升模型的准确率。
-
深度学习参数调整。通过对深度学习参数进行调节，从而得到最佳深度学习推理效果。详细信息，请参考“深度学习模型包推理”步骤的参数说明。