[자료 읽기] Solomon-3d (Bin Picking)

영상 제목 : 【WEBINAR】【ACCUPICK】 3D Vision - 공장을 미래로 이끄는 지능형 솔루션

출처 : https://www.youtube.com/watch?v=cnnxS5duos0 

 

< AccuPick 3d > Random Bin Picking

빈피킹의 99%는 CAD 파일을 사용하여 point cloud와 일치시키는 기술을 사용한다. CAD based localization

객체를 depth camera로 입력받는 경우 각 포인트의 x,y,z값을 알 수 있기에 point cloud 입력 받는 것과 동일.

솔로몬에서는 2D 객체 이미지를 입력하여 객체의 location을 파악한다.

표면을 통해서 얻을 수 있는 정보는 색상과 텍스쳐 등.

2D로 얻게되는 객체의 색깔과 텍스쳐 정보가 중요하다는 것을 피력

3D로 매칭하면 모양만 신경쓰게 된다. 따라서 모양이 쉽게 변형되는 객체의 경우 정확도가 낮아진다.

객체가 엉켜있다면 CAD based localization을 사용하기 어려울 수 있다.

솔로몬의 경우, 한 종류의 부품이 담겨있는 빈에서 부품을 집어내기 위해서, 부품이 막 섞여있을테니 앞면과 뒷면 측면 등을 고려하여 한 종류의 부품에 대한 정보를 모은다. 결국 여러 종류의 부품에 대해서는 인식하지 못할 것 같다.

UI를 통해서 객체를 capture, recognition 등 사용자가 직접 학습을 시킨다.

Calibration은 객체를 조금씩 움직여가면서 15장의 사진을 찍어서 수행한다.

사용자가 직접 레이블을 다는 것 같다.

 

< Solvision > Deep Learning for Inspection

결함 찾아내는 알고리즘 ex. 흠집, 불량품