“工件选择与识别”常见问题
本节介绍“工件选择与识别”流程中的常见问题及其可能原因、解决方案。
无识别结果
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问题现象
“工件选择与识别”流程无识别结果。
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可能原因
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如果开启了使用深度学习辅助识别功能,可能是深度学习无识别结果。
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置信度阈值设置过高,导致正确的识别结果被去除。
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点云模板与待识别工件不对应。
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解决方法
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如果开启了使用深度学习辅助识别功能,可检查选择的深度学习模型包是否正确,以及 ROI 设置是否合理。如下图所示,左图为错误的 ROI,右图为正确的 ROI。
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根据实际情况设置合理的置信度阈值。
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确保点云模板与待识别工件对应。
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漏识别
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问题现象
工件的识别结果中存在漏识别的情况。
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可能原因
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置信度阈值设置过高,导致正确的识别结果被去除。
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部分工件点云缺失严重。
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压叠比例阈值设置过低,导致部分轻微压叠的识别结果被去除。
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解决方法
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根据实际情况设置合理的置信度阈值。
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排查点云缺失的原因,提升点云质量。如果依然无法避免漏识别,可尝试开启使用深度学习辅助识别功能。
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关闭启用去压叠功能功能,或调高压叠比例阈值。
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误识别
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问题现象
工件识别过程中,点云模板匹配结果存在错位,或将背景点云误识别为工件。
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可能原因
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对于长条形工件,匹配结果存在明显错位。
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工件正反面或两端不完全一致,但比较相似,导致工件正反面识别错误,或工件大小端识别错误工件。
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背景点云未被去除,误将背景点云识别为工件。
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解决方法
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对于长条形工件,可参考如下方法提高匹配准确性。
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优化识别参数,设置粗匹配和精匹配的运行方式为高精度、精匹配的偏差矫正能力为中。上述参数位于高级模式下。
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在“长条物体增强”分组中开启启用长条物体增强功能。该参数位于高级模式下。
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开启使用深度学习辅助识别功能。
优化后识别效果如下图所示。
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在工件库中开启配置点云模板功能,通过手动设置对称性避免误匹配。然后在“3D工件识别”工具的“工件选择与识别”流程中开启高级模式,调整“避免误匹配”参数,通过过滤可能匹配失败的位姿来避免误匹配。
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开启使用深度学习辅助识别功能,利用深度学习辅助识别工件,避免背景点云干扰识别结果。
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