Giornata ANIPLA presso il SAVE. Sistemi di Visione Artificiale nei Processi Industriali. 24 ottobre 2012

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Costanzo Grilli
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2 Giornata ANIPLA presso il SAVE Sistemi di Visione Artificiale nei Processi Industriali 24 ottobre 2012

3 Guida robot 3D... Un sistema di guida robot 3D determina posizioni e pose, a priori incognite, di oggetti che devono essere afferrati e manipolati da un robot industriale. La possibilità di afferrare pezzi disposti alla rinfusa in una cassetta o in un cassone (bin picking) permetterebbe di sfruttare appieno la flessibilità offerta da un robot. La vera difficoltà consiste nella realizzazione di sistemi flessibili e facilmente riconfigurabili, capaci cioè di gestire diverse tipologie di pezzi. Lo sviluppo dei sistemi di guida robot 3D è stato finora principalmente limitato dall'enorme carico computazionale richiesto.

4 ...per il bin picking...

5 ...alcuni esempi applicativi

6 Guida robot 3D: fasi Un sistema di guida robot è articolato in tre fasi: Acquisizione dati Riconoscimento (segmentazione) dell'oggetto da afferrare Identificazione di posizione e posa dell'oggetto da afferrare Particolare attenzione deve essere prestata alla referenziazione dei sistemi di riferimento visione e robot

7 Acquisizione dati

8 Sensori 2D: caratteristiche Telecamere industriali: Tipologia di sensore: CCD o CMOS Dimensioni e risoluzione del sensore, FOV, Interfaccia: GigE, USB, Firewire, CameraLink, Ottica: luminosità, lunghezza focale,profondità di campo, sistema proiettivo centrale o telecentrico, Sistema di illuminazione: coassiale, ad anello, radente, retroilluminazione, luce bianca, luce colorata, luce monocromatica, illuminazione strutturata,

9 Sensori 2D: tecniche di misura Visione monoculare: La ricerca dell'oggetto è effettuata mediante un'unica immagine Visione stereoscopica: La ricerca dell'oggetto è effettuata mediante l'utilizzo combinato di più immagini

10 Riconoscimento: visione monoculare Mediante un'unica telecamera non è possibile procedere alla ricostruzione 3D della scena. E' tuttavia possibile confrontare un'immagine 2D con le diverse proiezioni possibili del modello 3D dell'oggetto da identificare (shape-based matching). L'algoritmo genera un modello di riferimento come insieme di proiezioni del modello 3D e lo confronta con l'immagine acquisita. La velocità di calcolo dipende dalle ampiezze dei range di posa e scalatura consentite.

11 Riconoscimento: shape-based matching Dal modello CAD sono generate le diverse viste. Training Image

12 Riconoscimento: shape-based matching Viene confrontata l'immagine con le pose salvate come modello. Training Image

13 Riconoscimento: shape-based matching Si noti come ciò che viene effettivamente confrontato sono i contorni degli oggetti.

14 Riconoscimento: shape-based matching Il carico computazionale si riduce considerevolmente se la ricerca è limitata a parti planari.

15 Riconoscimento: visione stereoscopica La medesima scena viene ripresa da almeno due posizioni diverse. E' possibile utilizzare più telecamere, oppure movimentare una telecamera mediante il robot.

16 Riconoscimento: visione stereoscopica L'informazione 3D risultante è una nuvola di punti della scena, ottenuta ricercando le posizioni dei punti omologhi nelle diverse immagini. Spigoli, bordi Marcatori catarifrangen4

17 Riconoscimento: visione stereoscopica Immagine dell ogge6o presa con la telecamera di sinistra Come funziona la stereoscopia Ogge6o reale Ogni pixel in un immagine definisce un raggio di vista nello spazio 3D. Telecamera sinistra Telecamera destra Immagine dell ogge6o presa con la telecamera di destra Se si iden4fica la proiezione del punto reale in entrambe le immagini, e si conosce la posa rela4va tra le due telecamere, è possibile risalire alle coordinate spaziali di tale punto. h6p://

punti ed il modello 3D del pezzo da cercare.

18 Riconoscimento: visione stereoscopica Il matching (surface-based matching) è effettuato fra la nuvola di punti ed il modello 3D del pezzo da cercare. Il riconoscimento è effettuato cercando il modello CAD 3D nella nuvola di punti.

19 Riconoscimento: visione stereoscopica Kinect Microso3 Kinect, è un disposi4vo dotato di telecamera RGB, doppio sensore di profondità a raggi infrarossi composto da un proie6ore a infrarossi e da una telecamera sensibile alla stessa banda. Si basa sullo stesso principio della stereoscopia ma una telecamera viene sos4tuita da un proie6ore laser agli infrarossi È in grado di ricostruire in tempo reale il 3D di una serie di pun4.

20 Riconoscimento: visione stereoscopica Kinect Come funziona la stereoscopia Ogge6o reale Proie6ore a infrarossi Il funzionamento del Kinect è analogo a quello della stereoscopia a più telecamere ma una di esse è sos4tuita da un proie6ore agli infrarossi. Telecamera destra Immagine dell ogge6o presa con la telecamera di destra

Riconoscimento: visione stereoscopica Kinect h6p://www.youtube.com/watch?

21 Riconoscimento: visione stereoscopica Kinect h6p:// How Kinect Fusion and Kinect Work.mp4 Viene u4lizzato nei video giochi come Xbox 360 per seguire i movimen4 del corpo del giocatore.

22 Sensori 3D

23 Riconoscimento: triangolazione laser Questa tecnica consente di ottenere una misura 3D della scena completa (nuvola di punti). Una lama di luce è proiettata nella scena. L'intersezione fra lama e scena risulta in un profilo, acquisito mediante una telecamera, che è deformato dalla forma della scena. Ogni immagine permette la ricostruzione di un singolo profilo. La misura completa è ottenuta mediante scansione della scena. Ottenuta la nuvola di punti completa, il matching è ricercato analogamente al caso della visione stereoscopica.

24 Riconoscimento: triangolazione laser Training Image

25 Tempo di volo (TOF) Ogni sensore a tempo di volo possiede un emettitore e un ricevitore di luce. Esistono due famiglie di sensori: a tempo di volo e a differenza di fase. Il risultato della misura è una nuvola di punti. I misuratori a differenza di fase sono i più accurati. Permettono di raggiungere incertezze di misura comprese fra 2 e 4 mm. Le prestazioni metrologiche non sono ottimali per le applicazioni di guida robot, ma possono essere comunque sufficienti in alcune applicazioni. Il vantaggio rispetto alla triangolazione attiva consiste nel fatto che la misura è minimamente influenzata dalle caratteristiche superficiali degli oggetti.

26 Tempo di volo (TOF)

27 Problematiche La scelta della tipologia di analisi dipende fortemente dalla specifica applicazione. Criticità in: Scelta dell'hardware Configurazione del sistema di acquisizione Scelta dell'ambiente di sviluppo Scelta degli algoritmi / librerie per l'analisi Inoltre, per il bin-picking: Implementazione della strategia di presa Necessità di evitare collisioni - fra pinza e scatola / cassone - Fra pinza e oggetti presenti nella scatola / cassone

28 Problematiche E' necessario conoscere il funzionamento dell'algoritmo di analisi per una sua corretta configurazione.

29 Tre regole auree Nessun software può compensare efficacemente un'infelice scelta dell'hardware. Le macchine misurano molto meglio dell'occhio umano, ma non possono competere nell'efficacia di riconoscimento e di identificazione di una scena. Un'applicazione di successo non può prescindere da una stretta cooperazione fra il committente e l'esperto di visione artificiale.

30 Da ricordare... La visione artificiale ha consentito un sensibile incremento della flessibilità di robot e macchine utensili. Il continuo aumento della potenza di calcolo disponibile e lo sviluppo di nuove tecnologie 3D apriranno ragionevolmente ulteriori nuove possibilità. E' fondamentale, tuttavia, comprenderne caratteristiche e limitazione per un suo proficuo utilizzo. Compito delle università, dei centri di ricerca e, in generale, degli operatori del settore è la promozione di una consapevole ed approfondita cultura della visione.

31 GRAZIE PER L'ATTENZIONE!!!

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