SEE2PICK 4.0 - See Through Object Detection System for Robotic Picking Applications

• Autor(a) principal: Rodrigues, Ricardo Nuno Calheiros
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11110/2117
• topic: MmWave; Inteligência Artificial; Deep Learning; Objetos transparentes; Light-out Manufacturing

Um dos temas mais divulgados atualmente é o da Industria 4.0 que deriva na produção de lotes pequenos e per sonalizados, supervisão em tempo real, automação e eficiência. Embora implementar estes conceitos não seja fácil, pois para se tornar realidade é necessária uma reestruturação do modelo clássico de produção, logo é necessário a existência de ferramentas que permitam esta reforma. Para isso os robôs têm tido um papel de relevo, embora a sua presença nas fábricas não seja novidade, estes têm chamado a atenção devido a sua grande capacidade de adap tação. Estes robôs normalmente são extremamente robustos e precisos, mas como normalmente são utilizados em tarefas repetitivas e com pouca interação com o ambiente circundante é necessário o desenvolvimento de sistemas capazes de alterar este paradigma. Outro conceito derivado da eficiência é o de Lights-out Manufactoring baseado em produção totalmente auto matizada e sem intervenção humana, em que a iluminação é escassa ou inexistente reduzindo o custo energético. Esta nova realidade cria uma necessidade de desenvolver sistemas capazes de prover os robôs com a habilidade de ”ver” e mais difícil ”ver no escuro”. Embora existam vários sistemas capazes de dotar os robôs de visão e capacidade de identificação, estes sistemas são por norma dependentes da iluminação ou da orientação do objeto. Logo existe a necessidade de dotar robôs com a capacidade de deteção no escuro, para isso é proposto um sistema baseado em tecnologia mmWave (millimeter Wave) mais propriamente em radares mmWave, tecnologia imune à luminosidade e devido ás caraterísticas das suas ondas eletromagnéticas estas são refletidas em pratica mente qualquer material. A abordagem proposta consiste na implementação de um sistema capaz de classificar e manipular objetos trans parentes através da sua forma independentemente da luminosidade presente. De modo a implementar tal sistema é necessário a escolha de sensores dentro da gama existente em relação ás suas caraterísticas como a incapacidade de deteção de objetos estáticos. Ao acoplar o sensor à falange de um braço robótico torna possível a movimentação necessária para a aquisição de dados e para a manipulação de objetos. Ao adicionar esta estrutura a sistema de Inteligência Artificial a adap tabilidade é incrementada dando resposta para diversas situações. O protótipo proposto é baseado em duas redes neuronais uma responsável pela classificação e outra pela localização dos objetos no espaço. Após a implementação o sistema foi validado com ausência de luminosidade e providenciou dados bastante promissores na classificação de objetos onde demonstrou a capacidade de distinção entre sete alvos e a ausên cia de objetos na área de deteção. Em relação à localização o sistema ficou ligeiramente aquém das expetativas mostrando-se apenas capaz de encontrar o centro da zona de interesse e não o centro dos alvos.