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DEPTH-NO-COLORHerausforderung
3D-Szene mit Objekten
Lagebestimmung Pick & Place,
Maßhaltigkeit Qualität
Geringe Losgröße, nur CAD-Daten
vorhanden
2D-Farbbild -Objekt-Erkennung
(2D-Pattern-Matching, Deep-Learning)
3D-Tiefenbild Bestimmung der (x,y,z)-Position
Sehr viele Trainingsbilder von realen Teilen notwendig
Überlagertes 2D- und 3D-Bild oder Alignment notwendig (z.B. Intel RealSense)
Limitierter Tiefenbereich wegen fehlender Skaleninvarianz
Nutze eine CAD-Datei zum Erzeugen eines Such-Klassifikators;
keine Referenzbilder von realen Templates notwendig
Erzeuge virtuelle Ansichten des Objekts durch Rotation und
simuliere jeweils die Punktewolkenansicht des 3D-Sensors.
Anzahl der Ansichten?
Eingrenzung auf physikalische
mögliche Posen/Lagen, die das Teil
tatsächlich einnehmen kann.
Alle a-priori-Informationen -
-
u.a.) können und sollten während
desTrainingprozesses genutzt werden.
Zukünfige Unterstützung durch eine
3D-Physics-Engine um alle stabilen
Positionen zu finden?Unwahrscheinliche Position?
Objekt-Koordinatensystem durch CAD
definiert
Kamera-Koordinatensystem durch
Kalibrierung definiert
Translations-Offset zwischen Kamera-
und Objektnullpunkt (3 dofs)
Drehlage zwischen Kamera- und
Objekt- Koordinatensystem (3 dofs)
Konfidenz-Score aus Abschattungen,
Modell-Konsistenz und
Punktewolkenabdeckung
CAD Datei
ClassifierDatei
3D-Pose
3D-Sensor
Bild
Training
Detektion
Suchzeit ~ 40 ms
Nutze nur die kalibrierte Punktewolke zur Detektion; Farbe und Texturinformation nicht benötigt.
Suchzeit ~ 290 ms
Suchzeit ~ 350 ms
Einfaches Training durch eine CAD-Datei, keine Aufnahmen von Realteilen notwendig
Effektives Training durch Selektion physikalisch sinnvoller Posen des Teils (zukünftige
automatisierte Unterstützung durch 3D-Physics-Engine).
Detektion von Symmetriekollisionen während des Trainings
Sehr schnelle Detektion mehrerer Objekte und deren Position in der Punktewolke
Positionsdaten können direkt zur Robotersteuerung (Greifen, Vereinzeln) oder zur Inspektion
(Soll-Ist-Vergleich) genutzt werden.
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