Applicazione di tecniche di visione artificiale per guida robot nell'industria farmaceutica

Il progetto di tesi fornisce a un robot, tramite un sistema di visione, le posizioni degli oggetti classificati come prendibili. Questi ultimi sono posti casualmente in un contenitore, anche sovrapposti tra loro e, dopo essere stati catalogati quali oggetti da prendere o meno, vanno posizionati altrove tramite un braccio meccanico. A tal scopo è utilizzata la Stereo Camera Ensenso N-35 con la quale si ottiene una nuvola di punti analizzata con algoritmi 3D. Tramite DBSCAN e K-Means sono ottenuti i singoli cluster corrispondenti a una singola ghiera, per ognuna delle quali è assegnato uno score di affidabilità che consente di decidere, in base ad un valore di threshold, se l’oggetto in esame possa essere preso dal robot. Per la comunicazione è adottata un’architettura Client Server basata sul protocollo TCP, in cui il robot funge da Client che ad ogni istante invia una richiesta al Server, il quale si occupa della cattura dell’immagine per poi restituire i valori corrispondenti al punto di presa dell’oggetto con il relativo orientamento (rotazione rispetto gli assi). L’uso di un simulatore robot ha permesso di calcolare gli indici di Accuracy, Precision, Recall ed uno definito per lo scopo specifico dell’applicazione. Oltre al precedente algoritmo 3D che sfrutta le coordinate dei punti nello spazio, è illustrata l'applicazione di algoritmi di detection 2D per l’individuazione degli oggetti mediante il tool VisionPro su di una Range Image acquisita con la telecamera Cognex 3D-A5030.