Questo libro presenta un sistema completo di braccio robotico guidato dalla visione per il prelievo e il posizionamento di oggetti. Per il riconoscimento e la localizzazione degli oggetti, l'approccio sfrutta l'estrazione dei punti chiave della Scale Invariant Feature Transform per segmentare le corrispondenze tra il modello dell'oggetto e l'immagine su diverse istanze potenziali dell'oggetto con prestazioni in tempo reale. Dalle corrispondenze ottenute, viene stimato il miglior punto di prelievo. Le coordinate di questo punto vengono poi trasferite al sistema di coordinate del braccio robotico, che consente al braccio di prelevare e posizionare l'oggetto nelle posizioni desiderate. L'uso del clustering basato su SIFT consente di utilizzare il sistema per applicazioni in condizioni estreme di occlusione, dove gli approcci standard basati sull'aspetto sono probabilmente inefficaci. Questo sistema supera la maggior parte delle sfide che si presentano negli spazi di lavoro reali e nelle applicazioni in tempo reale, presentando una velocità di funzionamento sufficiente. Il sistema è in grado di gestire in modo efficiente complesse condizioni di illuminazione ambientale, sfondi speculari difficili, condizioni di occlusione, oggetti diffusi, trasparenti e speculari. Il sistema può lavorare con una singola vista dell'oggetto, riducendo i tempi e la complessità.
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