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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 1,044 - 1,050 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2021.21.0158
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In the last few years, the use of robot manipulators has attracted increasing attention in various industries. Accordingly. Researchers have proposed unique ideas for co-robot control using vision sensors. In this study, you only look once (YOLO) based on convolutional neural network (CNN), and grasping center point position error minimization algorithms were proposed to reduce object misrecognition and increase the performance for grasping an object. In addition, a gripping algorithm was designed for six degree of freedom (DOF) robot manipulators. In addition, machine vision algorithms, including a Grayscale, Gaussian filter, Canny edge, and Contouring, were implemented to detect objects features, such as centroids and orientation. Furthermore, the coordinate system of the vision sensor was converted into a coordinate system of the robot manipulator using a transformation matrix to accurately move the end effector of the robot arm to the center point of the object. The logic implemented in this study not only detected the trained object on the workstation, but also minimized the positional error of the transformation matrix. Additionally, experiments were performed on the 6-DOF robot manipulators. The results revealed that the end effector of the 6-DOF manipulators successfully moved to the center of the detected object, and each of the eight objects was normally gripped.
목차
Abstract
I. 서론
II. 시스템 구성 및 역기구학
III. CNN과 영상처리를 통한 물체 검출
IV. 좌표 변환
V. 실험 결과 및 분석
VI. 결론 및 향후 계획
REFERENCES
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
B. Espiau, F. Chaumette, and P. Rives, “A new approach to visual servoing in robotics,” IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 8, no. 3, pp. 313-326, 1992.
D. Park, J. Kwon, and I. Ha, “Novel position-based visual servoing approach to robust global stability under field-of-view constraint,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 59, no. 12, pp. 4735-4752, Dec. 2012.
I. Siradjuddin, L. Behera, T. M. McGinnity, and S. Coleman, “Image-based bisual servoing of a 7-DOF robot manipulator using an adaptive distributed fuzzy PD controller,” IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 19, no. 2, pp. 512-523, Apr. 2014.
Y. -C. Peng, D. Jivani, R. J. Radke, and J. Wen, “Comparing position- and image-based visual servoing for robotic assembly of large structures,” Proc. of 2020 IEEE 16th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2020, pp. 1608-1613.
Y. Yu, Z. Cao, S. Liang, Z. Liu, J. Yu, and X. Chen, “A grasping CNN with image segmentation for mobile manipulating robot,” Proc. of 2019 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), pp. 1688-1692, 2019.
D. Park, J. Kwon, and I. Ha, “Novel position-based visual servoing approach to robust global stability under field-of-view constraint,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 59, no. 12, pp. 4735-4752, Dec. 2012.
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