Detekce součástky a určení její polohy pro úlohu vybírání
Detection and Pose Determination of a Part for Bin Picking
Type of document
diplomová prácemaster thesis
Author
Sushkov Roman
Supervisor
Kulich Miroslav
Opponent
Burget Pavel
Field of study
RobotikaStudy program
Kybernetika a robotikaInstitutions assigning rank
katedra kybernetikyDefended
2017-06-14Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Tato diplomová práce se zabývá tématem vizuální úlohy vybírání, ve které se postupně vybírají součástky z bedny. Částečně strukturovná varianta této úlohy je uvažována. V této diplomové práci se navrhuje řešení této úlohy, které je záloženo na konvolučních neuronových sítích. Díky tomu, programová specifikace geometrie součástky není nutná. Návrhovaný systém odhaduje pozici a orientaci součástky a detekuje překrytí součástek. Systém byl implementován a otestován s použitím kovové součástky. Odhadovaná kvalita systému je 95 % úspěšných pokusů vybrání. This thesis discusses the visual bin picking task, which is the task of sequential unloading a bin one part at a time using a camera as a primary source of information. The semi-structured variant of the bin picking task is considered. In this thesis, a solution for this problem that is based on learning the appearance model of a part using convolutional neural networks is proposed. Thus, no hard-coded geometry of a part is required. The models in the developed system predict the poses of the parts and detect occlusions. The proposed system has been implemented and tested with a metallic strut bracket. The experiments have shown that the achieved estimated success rate of the system is 95% of acquiring attempts.
Collections
- Diplomové práce - 13133 [495]