La maggior parte dei sistemi attuali basati su robot manipolatori utilizzati in ambiente industriale non includono dei sensori avanzati per la percezione dell'ambiente. I manipolatori sono quindi cechi e vengono programmati solo per riprodurre continuamente la stessa sequenza di movimenti. In queste condizioni, hanno la necessità di operare in un ambiente particolarmente strutturato. D'altra parte, questo non è sempre facile da ottenere, soprattutto per lotti di produzione limitati e quindi soprattutto per le piccole e medie imprese. La cella di lavoro può infatti essere ricongurata, i prodotti possono variare in forma e dimensione oppure possono essere posizionati alla rinfusa dal processo di produzione precedente. La flessibilità delle celle di lavoro può crescere considerevolmente permettendo al robot manipolatore di avere percezione dell'ambiente in cui opera. In questo contesto, la tesi si pone come obiettivo la progettazione di un sistema di visione che consenta la soluzione del problema del bin picking. Il bin picking consiste nell'individuazione degli oggetti disposti alla rinfusa all'interno di un contenitore. L'oggetto così individuato potrà quindi essere aerrato da un robot manipolatore, per poi essere soggetto al processo industriale designato. In questo modo vengono posti meno vincoli tra i diversi processi produttivi, facilitando la loro integrazione ed aumentando di conseguenza la flessibilità della cella di lavoro. In particolare, nel presente studio verrà posta attenzione sui sistemi basati su modelli, nei quali il riconoscimento consiste nel cercare all'interno dell'immagine acquisita la posa dei prodotti le cui speciche geometriche sono fornite in ingresso al sistema. L'obiettivo dell'algoritmo è quello di trovare la posizione ed orientazione dell'oggetto target all'interno del contenitore con una precisione sufficiente per consentire al robot manipolatore di aerrare l'oggetto. Nella presente tesi e stato sviluppato un nuovo algoritmo che, in base agli esperimenti effettuati, si è dimostrato avere un efficienza computazionale superiore e di essere più robusto alle variazioni delle condizioni di illuminazione degli approcci più diffusi per la risoluzione del problema presenti in letteratura. Mediante la progettazione di un framework specico per le applicazioni di visione, la tesi si propone inoltre di fornire un ambiente di sviluppo ch le consenta di ottenere vantaggi quali la maggiore facilità di debugging e manutenzione del codice e una maggiore semplicità nel riutilizzo dei componenti, oltre che a fornire strumenti per lo sviluppo di architetture più complesse che consentano la creazione di sistemi distribuiti, paralleli e con vincoli real-time.

Bin picking robot : algoritmi di visione e framework software

Tonello, Stefano
2010/2011

Abstract

La maggior parte dei sistemi attuali basati su robot manipolatori utilizzati in ambiente industriale non includono dei sensori avanzati per la percezione dell'ambiente. I manipolatori sono quindi cechi e vengono programmati solo per riprodurre continuamente la stessa sequenza di movimenti. In queste condizioni, hanno la necessità di operare in un ambiente particolarmente strutturato. D'altra parte, questo non è sempre facile da ottenere, soprattutto per lotti di produzione limitati e quindi soprattutto per le piccole e medie imprese. La cella di lavoro può infatti essere ricongurata, i prodotti possono variare in forma e dimensione oppure possono essere posizionati alla rinfusa dal processo di produzione precedente. La flessibilità delle celle di lavoro può crescere considerevolmente permettendo al robot manipolatore di avere percezione dell'ambiente in cui opera. In questo contesto, la tesi si pone come obiettivo la progettazione di un sistema di visione che consenta la soluzione del problema del bin picking. Il bin picking consiste nell'individuazione degli oggetti disposti alla rinfusa all'interno di un contenitore. L'oggetto così individuato potrà quindi essere aerrato da un robot manipolatore, per poi essere soggetto al processo industriale designato. In questo modo vengono posti meno vincoli tra i diversi processi produttivi, facilitando la loro integrazione ed aumentando di conseguenza la flessibilità della cella di lavoro. In particolare, nel presente studio verrà posta attenzione sui sistemi basati su modelli, nei quali il riconoscimento consiste nel cercare all'interno dell'immagine acquisita la posa dei prodotti le cui speciche geometriche sono fornite in ingresso al sistema. L'obiettivo dell'algoritmo è quello di trovare la posizione ed orientazione dell'oggetto target all'interno del contenitore con una precisione sufficiente per consentire al robot manipolatore di aerrare l'oggetto. Nella presente tesi e stato sviluppato un nuovo algoritmo che, in base agli esperimenti effettuati, si è dimostrato avere un efficienza computazionale superiore e di essere più robusto alle variazioni delle condizioni di illuminazione degli approcci più diffusi per la risoluzione del problema presenti in letteratura. Mediante la progettazione di un framework specico per le applicazioni di visione, la tesi si propone inoltre di fornire un ambiente di sviluppo ch le consenta di ottenere vantaggi quali la maggiore facilità di debugging e manutenzione del codice e una maggiore semplicità nel riutilizzo dei componenti, oltre che a fornire strumenti per lo sviluppo di architetture più complesse che consentano la creazione di sistemi distribuiti, paralleli e con vincoli real-time.
2010-03-09
132
bin-picking, framework, model matching, manipulator, vision
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