Browsing by Author "Ledermann, Thomas"

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Partikel-Schwarm-Optimierung zur Objektlageerkennung in Tiefendaten
(2012) Ledermann, Thomas; Verl, Alexander (Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c.)
Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung eines flexiblen und fehlertoleranten Systems zur Objektlageerkennung mit Tiefendaten für die Anwendung im Schmiede- und Gießereibereich. Das Erkennungssystem ermöglicht die automatisierte Entnahme von typischen Objekten aus dem Schmiede- und Gießereibereich, die sortenrein in einem Haufen angeliefert werden, mit einem Roboter. Hierzu wurde der Einsatz des noch jungen Forschungsgebiets der Partikel-Schwarm-Optimierung (PSO) untersucht und für den Einsatz zur Objektlageerkennung nutzbar gemacht werden. Ausgehend vom Stand der Technik wurden typische Einsatzszenarien für die Entnahme von Objekten aus einer Kiste im Gießerei- und Schmiedebereich hinsichtlich ihrer Randbedingungen an ein System zur Objektlageerkennung analysiert. Als Objekte dienten hierbei Getriebewellen, Hohlringe und Getriebedeckel. Besonderes Augenmerk wurde dabei auf die Genauigkeitsanforderungen bei der Lageerkennung und die Anforderungen an die Objektbeschreibung für den Einsatz mit der Partikel-Schwarm-Optimierung gelegt. Diese Analyse lieferte die Anforderungen an ein PSO-basiertes System zur Objektlageerkennung. Weiterhin wurden Teilsysteme definiert und der Einfluss der Anforderungen an die Teilsysteme diskutiert. Auf Basis der erarbeiteten Anforderungen wurden grundlegende Lösungsansätze für die einzelnen Teilsysteme betrachtet und zu einer Gesamtkonzeptlösung zusammengeführt. Vorrangig erschien hier die grundlegende Untersuchung eines wissensbasierten Verfahrens zur histogrammbasierten Bewertung eines Schwarmpartikels. Hierfür wurde der 3-D-Sensor modelliert und die geeignete Erstellung von Tiefen- und Normalenvektorhistogrammen erarbeitet. Um das Gesamt-system an unterschiedliche Objekte anpassen zu können, wurde ein Tool zur Erstellung der benötigten Histogramme für die Wissensbasis erstellt. Um die Praxistauglichkeit der Entwicklungen zu bestätigen, wurde zum Abschluss der Arbeit eine Roboterzelle mit einem Tiefensensor aufgebaut und das Verfahren zur Objektlageerkennung hinsichtlich seiner Zuverlässigkeit untersucht. Als Testobjekte kamen die Getriebewellen zum Einsatz, die aus einer Kiste entnommen und auf einer Prismaablage positioniert wurden.