《自动化生产线安装与调试》课件——01-梅卡曼德相机概述.pptxVIP

01.梅卡曼德相机概述;双目结构。

近端视场：360×250@0.5m。

远端视场：740×480@1.0m。

;;;;;;02.梅卡曼德相机参数设置;;目录一梅卡曼德相机连接参数设置;;;;;目录二相机查看器参数设置

;;;;;目录三控制中心软件参数设置

;;;;;;;03.Mech-Vision软件介绍;;;;;;;;;;;;04.梅卡曼德相机标定;;;;;;;;;;;;;;;;;05.Vision常用指令(步骤);;功能描述：从真实相机或者虚拟相机获取彩色图、深度图和点云。

使用场景：一般作为视觉工程的起始输入，通过Mech-Eye工业级3D相机或第三方相机采集数据，或者使用来自虚拟相机的仿真数据。;功能描述：计算点云法向，删除离群点。

使用场景：为原始点云增加法向并去除离群点，通常在步骤“从相机获取图像”、“将深度图转换为点云”之后使用。;功能描述：在3D空间内设置感兴趣区域（ROI），区域内的点云将被保留，区域外的点云将被去除。

使用场景：使用该指令可以聚焦目标物体的点云区域，并忽略背景点云和干扰点云。;功能描述：根据指定规则进行点云聚类，常用于目标物体分割。

使用场景：一般用于点云预处理，排除干扰点云。

聚类方法：欧式聚类和区域生长分割。;功能描述：将多个点云合并为一个点云。

使用场景：一般在“点云聚类”、“提取掩膜中对应的点云”等步骤之后使用，将点云列表中的多个点云合并为一个点云，便于后续将点云作为一个整体来处理。;功能描述：将点云发送给Mech-Viz。

使用场景：将点云发送到Mech-Viz中，用于调试或查看实际效果。;功能描述：通过深度学习算法，识别出图像中的目标物体，并对其进行像素级别的定位。

使用场景：可使用此步骤推理Mech-DLKit和Mech-DLK的模型文件。推理的表现与训练模型的数据紧密相关。;功能描述：在点云上应用掩膜。掩膜覆盖的点云将被保留，掩膜以外的点云将被去除。

使用场景：一般在实例分割后使用，提取掩膜对应的3D点云。;功能描述：将点云模板与原始点云粗略匹配，输出目标物体的粗略候选位姿。

使用场景：通常用于在场景点云中寻找目标物体，并获得其粗略候选位姿。该步骤通常与步骤“3D精匹配”组合使用。;功能描述：将点云模板与原始点云精确匹配，输出目标物体更准确的位姿。

使用场景：此步骤在“3D粗匹配”输出的初始候选位姿基础上，进行更精确的匹配，输出目标物体更准确的位姿（可作为抓取点）。;功能描述：将当前工程的结果发给后台服务。

使用场景：将各类视觉工程结果通过服务发送至Mech-Viz或Mech-Center。;06.Vision常用指令(步骤)

（二）;;功能描述：使用设定的规则判断点云是否符合要求。

使用场景：通常根据点云点数量判断点云是否为所需点云（对应将参数“过滤器类型”设置为“CloudCapacityFilter”）。验证结束后可使用步骤“过滤”，根据验证结果滤除不符要求的点云。;功能描述：根据用户指定的规则，去除被压叠物体的位姿。

使用场景：通常用于步骤“3D精匹配”之后，根据不同的需求过滤匹配出的位姿，达到去除压叠物体位姿的目的。;功能描述：将位姿从一个坐标系变换到其他坐标系，或依据参考位姿在自身坐标系内变换。

使用场景：通常用于位姿在相机坐标系与机器人坐标系中的相互变换。;功能描述：根据指定的规则对3D位姿进行排序。

使用场景：将其他步骤中输出的位姿按照需要的规则进行排序，用于后续的位姿处理或抓取策略。;功能描述：围绕位姿的某一个方向轴，将另一个轴旋转到与参考方向夹角最小的方向。

使用场景：通常用于各类需旋转位姿的场景。;功能描述：平移输入的位姿。

使用场景：根据用户指定的方向和距离平移位姿。;功能描述：保留数据列表中的前N项并输出。第N项之后的项将被丢弃。

使用场景：提取列表前N项，N值可根据需求在参数中设置。;功能描述：通用的列表过滤器。将输入的列表元素与True/False布尔值列表元素一一对应，输出True对应的列表数据。

使用场景：该步骤一般与“判断是否为所需的标签”、“根据与参考方向的夹角判断位姿是否有效”、“验证点云是否符合要求”等输出布尔值的步骤一起使用。;功能描述：将每个原始标签与参考标签列表作对比，对比的结果以布尔值列表形式输出。如果一个原始标签在参考标签列表中出现，那么其对应输出为True。

使用场景：一般与“过滤”步骤连用，此步骤输出的布尔值列表将作为过滤的依据。;功能描述：将图像的感兴趣区域缩放至指定尺寸。

使用场景：用于深度学习相关步骤的图像预处理阶段，通常会与深度学习相关步骤、“还原缩放后ROI内的图像”连用。;功能描述：使用此步骤可以把输入图像的大小按照缩放参数还原，并放入指定尺寸的黑色背景图中。

使用