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Authors
Abstract(s)
A necessidade de introduzir matéria-prima num sistema produtivo é transversal à indústria.
No caso em que os objetos chegam de modo desorganizado, dentro de um
recipiente estamos perante o problema "bin-picking". Neste contexto, a introdução manual
de objetos encontra-se associada à execução do mesmo tipo de movimentos, de
um modo repetitivo, durante um elevado número de horas. Como consequência surgem
doenças de trabalho, destacando-se as tendinites. Surge, desta forma, a necessidade de
uma aplicação de bin-picking. Este tipo de aplicações apresenta potencial, dependendo
do hardware e controlo implementado, para aumentar a produtividade, assim como possibilitar
a inspeção da totalidade do material inserido no sistema produtivo. A presente
dissertação comporta o desenvolvimento e implementação de um sistema automático
de reposicionamento de peças, utilizando hardware sensorial de baixo custo e partindo
de um caso de estudo associado a uma empresa metalúrgica da região de Leiria. Os
objetos a reposicionar, possuem aspeto metálico e são aproximadamente planos. Aos
desafios inerentes ao brilho exibido pelas peças acresce a sobreposição entre as mesmas
e o erro associado ao sensor de baixo custo e à espessura das peças ser da ordem de
grandeza da capacidade de medição de profundidade. Para a resolução deste problema
foi utilizado um método com uma etapa de deteção com vista a captura e uma etapa
de determinação de pose das peças. Para a etapa de captura foi desenvolvido um método
de deteção que utiliza o conceito de procura de uma sub-região. Para a etapa de
determinação de pose foi utilizado o algoritmo Iterative Closest Point. O algoritmo,
aplicável em tempo real, foi testado com sucesso numa vasta gama de condições de
iluminação não controlada (utilizando iluminação normal de uma sala sem qualquer
alteração), com a ausência e a presença de sobreposição.
Description
Keywords
Bin-Picking Robótica industrial Logística Objetos metálicos Sistemas sensoriais de baixo custo Kinect