Corso SIRI Dott. Ing. Stefano Tonello

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1 Corso SIRI 2014 Dott. Ing. Stefano Tonello

2 IT+Robotics Spin-off dell Università di Padova fondata nel 2005 IAS-LAB (Intelligent and Autonomous Systems Laboratory) Attiva nei campi della robotica e visione industriale Mission: Utilizzare i risultati della ricerca nel campo della robotica autonoma per aumentare la flessibilità nei processi industriali

3 Aree di Attività Trasferimento tecnologico nei seguenti campi: Automazione Simulatore per la programmazione off-line di celle di lavoro Sistemi real-time per il controllo di macchinari Visione industriale Sistemi di controllo qualità Sistemi di asservimento e guida robot Progetti di ricerca internazionali 4 progetti FP7 (simulazione e visione industriale) 3 progetti nazionali (visione e robotica mobile)

4 Dove siamo Sede legale Vicenza Sede operativa Padova Laboratori di ricerca IAS-LAB (Università di Padova)

5 Guida robot tramite sistemi di visione industriale SMART PICK 3D

6 Random bin picking Definizione del problema: Identificare, localizzare precisamente e afferrare oggetti disposti casualmente all interno di un contenitore Vantaggi: Semplifica l integrazione tra processi di lavoro Semplifica il cambio prodotto Soluzione più compatta rispetto a soluzioni basate su nastro trasportatore = Più flessibilità It s been a desired, but very elusive and unreachable goal for a long time, Shafi observes. A lot of people have referred to bin-picking as the Holy Grail of robotic material handling February 1, 2006, Automation World

7 Problemi da risolvere Le problematiche principali sono: I prodotti sono disposti casualmente nel contenitore E necessario ottenere la posizione 3D completa (posizione e orientazione) La presa del prodotto non è banale E necessario pianificare il percorso di uscita in base allo stato attuale del contenitore Robustezza alle variazioni di luce ambientale Proprietà ottiche differenti dei prodotti Tempi ciclo ridotti (fino a 5 secondi) Sono quindi richieste competenze in diversi settori: Machine Vision Grasping Robotica System Integrator

8 Prodotti da prelevare I prodotti da prelevare sono diversi tra loro: Prodotti diversi richiedono tecnologie differenti, sia software che hardware Questo approccio permette di ottimizzare le performance del sistema e ridurre i costi

9 Tecnologie - Telecamere Basata su telecamera Identifica la posizione 3D dell oggetto utilizzando una singola immagine Vantaggi Hardware economico Robusto Può gestire oggetti riflettenti Limitazioni Gestisce solo oggetti piani Risoluzione limitata in profondità Può essere migliorata con telecamere stereo Area limitata Si può estendere mettendo la telecamera sul robot o usando più telecamere

10 Smart Pick 3D Shape Soluzione di IT+Robotics basato su singola telecamera Buona parte dei sistemi concorrenti riescono a riconoscere la posizione di oggetti posti su piano retroilluminato, con sovrapposizioni limitate Il nostro approccio può localizzare la posa 3D di un oggetto (posizione e orientazione) di un oggetto piano disposto su un contenitore utilizzando una singola immagine 2D Vantaggi della nostra soluzione: Robusto alla variazione di illuminazione ambientale Meno invasivo Più semplice da installare Semplicità nel cambio prodotto Scalabile a più telecamere

11 Configurazioni hardware Telecamera fissa Telecamera su robot

12 Esempi di immagini

13 Acquisizione immagine Invarianza all illuminazione dell ambiente Rimozione riflessi Passi dell algoritmo Identificazione dei candidati Ottenimento possibili posizione prodotti Semplificazione iniziale: considero una similitudine 2D Raffinamento della posizione Ottengo posa precisa in 3D (posizione e orientamento) Selezione candidato Funzione di score Valutazione occlusioni

14 Smart Pick 3D Shape 1. Acquisizione dell immagine Obiettivi: Essere robusti alle variazioni di illuminazione Gestione superfici riflettenti Soluzione: Utilizzo immagini HDR (High Dynamic Range)

15 Smart Pick 3D Shape 1. Acquisizione dell immagine Passi: Acquisisco diverse immagini (LDR Low Dynamic Range) con esposizione crescente Calcolo l immagine HDR modellando la risposta del sensore in base all esposizione Ottengo una immagine in scala di grigi tramite tone-mapping

16 Smart Pick 3D Shape 2. Identificazione dei candidati Obiettivo: Trovare velocemente le potenziali posizioni dei prodotti in base al modello CAD del prodotto Falsi positivi ammessi: potranno essere scartati successivamente Passi: Estrazione delle feature Generalized Hough Transform Estrazione dei candidati Problema: Costoso dal lato computazionale considerare fin da subito posa 3D (6 gradi di libertà) Soluzione: Essendo gli oggetti piani e al più perpendicolari alla telecamera, considero inizialmente una trasformazione di similitudine nel 2D (4 gradi di libertà per traslazione X, traslazione Y, rotazione e scala)

17 Smart Pick 3D Shape 2. Identificazione dei candidati A. Estrazione delle features Le feature di interesse sono le edgelets, ovvero i bordi contenuti all interno dell immagine Utilizzo di un algoritmo allo stato dell arte per la ricerca di bordi nell immagine L algoritmo di ricerca candidati deve funzionare sia in immagini con falsi positivi sia con bordi mancanti.

18 Smart Pick 3D Shape 2. Identificazione dei candidati B. Generalized Hough Transform Ogni associazione tra punto del modello e punto nell immagine vota per una determinata trasformazione Risponde alla domanda: «Se questo punto dell immagine fosse questo punto del modello, quale sarebbe la posizione del prodotto?» I potenziali candidati saranno quelli con più voti C. Estrazione dei candidati Scegliere semplicemente i candidati con più voti non è una buona idea, perché ci potrebbero essere aree particolarmente piene di bordi e altre aree con pochi bordi a causa di basso contrasto Per questa ragione, vengono considerati un numero limitato di match per ogni zona dell immagine

19 Smart Pick 3D Shape 3. Raffinamento della posizione Per ogni potenziale candidato, è necessario quindi valutare la posa 3D precisa dell oggetto Si considera quindi i 6 gradi di libertà della posa 3D e si esegue un ottimizzazione non lineare su 6 parametri La funzione da minimizzare è basata sulla proiezione del modello nella posizione considerata sul gradiente dell immagine di ingresso, ulteriormente processato per evidenziare i bordi poco evidenti

20 Smart Pick 3D Shape 4. Selezione del candidato Dal passo precedente ottengo diversi candidati Scoring candidati In primo luogo, devo essere in grado di selezionare quali sono i veri candidati e quali invece sono outliers Viene utilizzata una funzione di score basata sulla direzione del gradiente (in modo da essere invarianti alla luminosità) Valutazione occlusioni: Devo essere in grado di determinare qual è l oggetto sopra gli altri (e quindi qual è il candidato migliore per il prelievo) Per ottenere questo, valuto la presenza di bordi nell area di presa

21 Smart Pick 3D Shape

22 Tecnologie Triangolazione laser Triangolazione laser Ricostruzione 2.5D effettuata valutando la posizione della linea laser nell immagine Vantaggi Informazioni 3D Velocità Limitazioni Richiede un asse esterno Campo di vista limitato Aree ceche

23 Smart Pick 3D Solid Soluzione di IT+Robotics basato su triangolazione laser In nostro approccio si basa sull utilizzo di un sistema con smart camera e doppio proiettore laser, posizionabili in modo indipendente tra di loro Funzionalità di auto-calibrazione per adattare la soluzione a diverse configurazioni della cella di lavoro molto precisa (meno di 1 mm su un volume 1200x800x1000 mm) Vantaggi della nostra soluzione: Estrazione della posizione della linea laser in hardware (fino a fps) Alta efficienza computazionale (< 2 secondi)

24 Acquisizione point-cloud Calibrazione precisa Uso di due linee laser per evitare le occlusioni Passi dell algoritmo Clusterizzazione e down-sampling Clusterizzazione per identificazione dei candidati Down-sampling della cloud per ottimizzare i tempi di calcolo Ricerca candidati Matching di feature FPFH (Fast Point Feature Histograms) Raffinamento della posizione Valutazione collisioni e traiettorie di uscita Calcolo collisioni tra robot e prodotto e robot e cassone Calcolo traiettorie di uscita

25 Smart Pick 3D Solid 1. Acquisizione point-cloud Calibrazione del sistema camera-laser utilizzando pattern piani ripresi a diverse distanze Acquisizione: Estraggo la posizione della linea laser dall immagine Calcolo la posizione del punto rispetto alla telecamera Riporto i punti nel sistema di riferimento di interesse in base alla posizione della telecamera Unisco le acquisizioni provenienti dai due laser

26 Smart Pick 3D Solid 2. Clusterizzazione e down-sampling Clusterizzazione: Identifico gli insiemi di punti che si suppone appartengano allo stesso prodotto, considerando le distanze tra i punti acquisiti Down-sampling: Effettuo un sub-sampling uniforme per ottimizzare i tempi di calcolo

27 Smart Pick 3D Solid 3. Ricerca candidati A. Estrazione delle features: Utilizzo feature 3D FPFH (Fast Point Feature Histograms), le quali descrivono la geometria nell intorno del punto considerando la curvatura media attorno al punto di interesse utilizzando un istogramma multi-dimensionale B. Identificazione posizioni candidate Effettuo feature matching utilizzando RANSAC (Random Sample Consensum)

28 Smart Pick 3D Solid 3. Ricerca candidati C. Raffinamento posizione Utilizzo l algoritmo ICP (Iterative Closest Point) Seleziono ad ogni ciclo il punto più vicino a quello della point cloud. Uso questo insieme di corrispondenze per calcolare la posizione del modello. Itero fino a convergenza. D. Validazione posizione Calcolo la percentuale di punti che NON hanno almeno un punto della cloud nell intorno

29 Smart Pick 3D Solid 4. Ricerca collisioni e valutazione traiettorie di uscita Devo assicurarmi l assenza di collisioni sia durante la presa del prodotto che durante la traiettoria di uscita Valuto le collisioni nel tra: Gripper e gli altri prodotti Robot e contenitore Gripper e contenitore Considero inoltre le collisioni anche durante l uscita del pezzo del contenitore. Se sono presenti, calcolo una traiettoria di svincolo per evitarle.

30 Smart Pick 3D Solid

31 Tencologie Luce strutturata Luce strutturata Ricostruzione 2.5D effettuata valutando la posizione del pattern luminoso nell immagine Vantaggi Precisione molto elevata Limitazioni Lenta Costosa Non molto robusta alle variazioni di luce nell ambiente

32 Tecnologie Tempo di volo Telecamere a tempo di volo Ottiene una ricostruzione 2.5D calcolando il tempo di volo della luce direttamente con il sensore Vantaggi Acquisizione molto veloce Carico computazionale ridotto Limitazioni Bassa risoluzione Costoso

33 GRAZIE PER L ATTENZIONE

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