LOG165 - 3 Methods

METHOD 01

テンプレートマッチング
古い3枚

FAILED → 54mm offset / 廃止

0.547

MAX SCORE

TEMPLATES

white_box.png + auto学習2枚。いずれもマット位置変更・homography再キャリブより前の撮影。

SCORES

3枚×5スケール=15通り、全て0.44〜0.55の団子状態。最大スケール1.30が選ばれる＝テンプレートが実物より小さい。

RESULT

Blue枠が実物より一回り大きくマッチ。Unity座標で54mmズレ。アームの白筐体誤検出ではないが、精度不足。

ROOT CAUSE

データ（テンプレート）が現環境と合っていない。方式の問題ではなかった。

METHOD 02

OpenCV HSV白色マスク

WORSE → アーム筐体を誤検出 / 廃止

N/A

MAX SCORE

METHOD

HSV [0,0,180]〜[180,50,255] で白抽出 → モルフォロジー → マット範囲クリップ → 最大面積輪郭。

RESULT

ロボットアームの白い筐体がマット上に侵入しており、最大の白色領域として検出される。実物の白箱は無視。914行→808行に削減したが機能的に退行。

ROOT CAUSE

「白い」だけでは白箱とアームを区別できない。マット範囲フィルタでも「マット上のアーム」は除外不可。

DEBUG

_save_white_debug() で白色マスクを可視化。アーム筐体が広大な青領域として塗りつぶされているのを確認。

METHOD 03

テンプレートマッチング
新規12枚 + ROIクリップ

SUCCESS → pixel-perfect / 採用

0.994

MAX SCORE

CHANGE

cv2.matchTemplate をマット範囲ROI内でのみ実行。ROI座標+min_x/min_yでframe座標に復元。

TEMPLATES

現環境で撮影した12枚（四隅・四辺・中央の3×4グリッド、向き0°/15°/30°/45°を循環）。capture_white_box_templates.py で収集。

SCORES

複数テンプレートが0.8〜0.9台を出す冗長性。最高0.994はscale=1.00で発生（前回は1.30が最高だった）。

INSIGHT

方式ではなく、データを現環境に合わせて更新することで解決した。