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沖壓工件之動態立體視覺建模與手臂取放

為了解決jigsaw puzzle分別的問題，作者杜國忠 這樣論述：

在工業高速發展的時代，機械手臂抓取及放置是自動化生產線的基本關鍵任務。自動化生產線所需的精度和速度得到了大幅的提升。然而，沖壓工業中大部分工件取放的工作仍然是手工操作，僅有少數研究使用結構光三維掃描儀建立靜止狀態的工件模型，以利於機械手臂取放工件。故本研究提出了一種基於雙立體視覺動態掃描及整合機械手臂取放，以應用於沖壓工件之全自動生產線的智能系統。特別是，輸送帶上放置的工件可以即時被建模為機械手臂動態抓取的依據。工件的點雲模型是通過立體校准後利用兩個深度相機Azure Kinect Microsoft（飛行時間原理傳感器)來獲得的，且可以通過應用多種算法來估計工件的 6D 姿態包括 3 個平

移向量和 3 個旋轉角度，此演算法主要包括用於物件分割的歐幾里德聚類提取；快速點特徵直方圖（FPFH）用於評估目標和參考對象點雲的特徵；傳統粗疊合 (SAC-IA) 和迭代最近點 (ICP) 分別用於粗略和完成，將目標點與參考點對齊。對工件進行建模後，由微控制器控制輸送帶將動態工件傳送給機械手臂。為了完成動態任務，一個方程式實現了輸送帶速度和機械手臂移動速度。此外，還通過軟體來補償誤差--非線性校正算法，來減少機械手臂的誤差以及系統誤差。我們的系統與實際測量的 6D 姿態信息平均誤差低於 7%。儘管硬體有限，但結果顯示本研究具有很高的前景且適用於實際工業，並具有進一步調查和研究的潛力。