Castro, Hugo Filipe Costelha deNeves, Carlos Fernando Couceiro de SousaCruz, David Alexandre Areia2017-02-092017-02-092014-11-26http://hdl.handle.net/10400.8/2492A 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.porBin-PickingRobótica industrialLogísticaObjetos metálicosSistemas sensoriais de baixo custoKinectmaster thesis201608570