Simulação computacional de um dispositivo robótico com sistema de visão baseado em Deep Learning

• Autor(a) principal: Rosa, Artur Martini da
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/234133
• topic: Engenharia de controle e automação; Aprendizado de máquina; Visão computacional; Robôs industriais; Machine vision; Convolutional neural networks; Computer simulation; Robotics; Synthetic data

A industria moderna busca maior flexibilidade e eficiência através da aplicação de novas tecnologias em seus processos. A utilização de dispositivos robóticos em ambiente industrial é comum para automatizar partes de linhas de produção e atingir maior desempenho. Todavia, o custo de implementação de robôs é alto e sua integração com a planta de manufatura não trivial. Dentro desse contexto, o presente trabalho tem como objetivo explorar o uso de simulação computacional para construção de um digital twin de um sistema robótico. Um sistema físico composto por um robô KUKA iiwa e uma câmera RGB é utilizado como referência para o desenvolvimento do sistema digital deste trabalho. A simulação é caracterizada em uma tarefa de inspeção de peças automatizada, realizada por um sistema de visão computacional baseado em aprendizado de máquina. A construção do digital twin é feita em simulação com ferramentas de software e métodos de aprendizado de máquina. Os principais testes do projeto foram realizados em ambiente simulado e apresentam resultados promissores na tarefa de detecção de peças. Também são analisadas imagens de peças reais como uma primeira avaliação para integração com o sistema físico. Na detecção em imagens reais foram atingidos resultados comparáveis ao estado da arte no problema de detecção de objetos.