Bien que l'analyse d'objets sans caractéristiques combat efficacement les limitations de la Photo Scan, elle présente encore certaines limites et peut être une cause courante d'échec de la génération :
- Objet hors du cadre pendant la capture : l'algorithme repose sur le fait que l'objet soit centré et cadré en tout temps lors d'une capture d'objet sans caractéristiques. Étant donné que de nombreux objets scannés sont réfléchissants/transparents, il est crucial de capturer l'ensemble de l'objet en le maintenant cadré, ce qui aide KIRI à le distinguer de l'arrière-plan.
- Flou/Mouvement rapide : les séquences doivent être stables pendant toute la capture. Le flou est souvent causé par un mouvement rapide, ce qui entraîne une capture inefficace. Assurez-vous de vous déplacer lentement et de manière stable tout au long du processus d'enregistrement.
- Mouvement de l'objet pendant la capture : avec la Featureless Object Scan, il est essentiel de maintenir l'objet immobile pendant toute la capture afin de permettre à l'algorithme d'apprentissage automatique de calibrer sa position et sa forme précises.
- Objet entièrement transparent/réfléchissant : aussi innovante que soit la Featureless Object Scan, les surfaces entièrement transparentes restent difficiles à identifier pour l'algorithme, comme un cube en verre par exemple. Les surfaces entièrement réfléchissantes, comme un miroir, sont également difficiles, car elles réfléchissent toutes les lumières qui sont projetées sur leur surface, ce qui peut être très déroutant pour l'algorithme.
