In the fully automated assembly line, picking up the parts out of bin is one of the essential tasks for the part feeding job. Robot vision is the most powerful sensing tool for this bin picking task. In this thesis, we present the vision algorithms to address three major issues of the bin picking task: low-level feature extraction, part isolation, and grasp planning. An idea of using the frame coherence between the successive pick operations is also presented. We restrict the parts to the ones having the cylindrical shape.
For the purpose of edge enhancement in the low-level feature extraction, we present two new techniques: multiple light sources and gap filling. For the part isolation, we present a robust and efficient method which identifies clusters of line segments belonging to the same part, and computes the rectangular region enclosing that part. In the grasp planning, we use the simple method for determining the occlusion relations, topmost parts, and grasp point. In using the frame coherence, we first identify the bounding window enclosing the changed portion of the successive images and restrict all the vision processing within the bounding window.
The experiment is performed with various types of parts. The isolated parts, occlusion relations, topmost parts, and grasp point are correctly identified in the large number of test images. The frame coherence reduces the processing time drastically.
The techniques of the multiple light sources and gap filling are also applicable to the broad class of images other than the bin images for extracting the reliable edges. Our frame coherence idea can easily extended to other application domains of the computer vision that deal with the locally changing objects.
완전자동 조립라인에서는 작업상자로부터 부품을 채집하는 일이 부품공급 작업을 위해 필수적인 과업중의 하나이다. 로보트 시각은 부품채집 과업을 위한 가장 강력한 감지 기능이다. 이 논문에서는 부품채집 과업의 세가지 주요 문제, 즉 저급 형상 추출, 부품 고립화, 그리고 그래스프 계획 문제를 다루는 시각 알고리즘이 제시된다. 연속된 채집 실행간의 영상 일관성을 이용하는 아이디어도 제시된다. 대상 부품은 원통형 모양을 포함하는 것들로 제한한다.
저급 형상 추출에서는 경계 향상을 목적으로 다중광원 기법과 간격메우기 기법이 제시된다. 부품 고립화를 위해서는 동일한 부품에 속하는 선분집단을 찾아 부품을 에워싸는 직사각형 영역을 계산하는 신뢰도 높고 효율 적인 방법을 제시한다. 그래스프 계획에서는 부품의 상하 관계, 꼭대기 부품, 그리고 그래스프 점을 결정하는 간단한 방법들을 사용한다. 영상 일관성 이용에서는 우선 연속된 영상 간의 변한 부분을 에워싸는 경계 윈도우를 찾은 후 모든 시각 처리를 경계 윈도우 내로 제한한다.
여러 모양의 부품을 대상으로 실험을 수행하였다. 고립된 부품, 상하관계, 꼭대기 부품, 그리고 그래스프 점들이 많은 예제 영상에서 올바르게 찾아졌다. 영상 일관성 이용으로 처리 시간을 크게 줄일 수 있었다.
다중광원 기법과 간격메우기 기법은 신뢰도 높은 경계 추출을 위해 부품상자 영상 이외의 넓은 종류의 영상에 적용할 수 있다. 영상 일관성 이용은 국부적으로 변하는 물체를 다루는 컴퓨터 시각의 다른 응용분야로 쉽게 확장 가능하다.
