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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