Entwicklung eines visuell geführten Pick-n-Place-Roboterarms

In diesem Buch wird ein komplettes bildverarbeitungsgest?tztes Roboterarmsystem zum Aufnehmen und Platzieren von Objekten vorgestellt. F?r die Objekterkennung und -lokalisierung nutzt der Ansatz die skaleninvariante Merkmalstransformation zur Extraktion von Schl?sselpunkten, um die Korrespondenzen zwischen dem Objektmodell und dem Bild auf verschiedene potenzielle Objektinstanzen in Echtzeit zu segmentieren. Aus den erhaltenen Korrespondenzen wird der beste Picking-Punkt gesch?tzt. Die Koordinaten dieses Punktes werden dann in ein Roboterarm-Koordinatensystem ?bertragen, das es dem Arm erm?glicht, das Objekt an den gew?nschten Stellen aufzunehmen und zu platzieren. Durch die Verwendung von SIFT-basiertem Clustering kann das System f?r Anwendungen unter extremen Verdeckungsbedingungen eingesetzt werden, bei denen Standardans?tze, die auf dem Erscheinungsbild basieren, wahrscheinlich unwirksam sind. Dieses System ?berwindet die meisten Herausforderungen, die im realen Arbeitsumfeld und bei Echtzeitanwendungen auftreten, indem es eine ausreichende Arbeitsgeschwindigkeit bietet. Das System kann komplexe Umgebungsbeleuchtungsbedingungen, schwierige spiegelnde Hintergr?nde, Okklusionsbedingungen, diffuse und transparente sowie spiegelnde Objekte effizient verarbeiten. Das System kann mit einer einzigen Ansicht des Objekts arbeiten, was den Zeitaufwand und die Komplexit?t reduziert.