Geri Dön

Raspberry Pi devre kartı kullanarak nesne bulma ve tanıma algoritmalarının bir robot kol üzerinde uygulanması

Implementation of object detection and recognition algorithms on a robotic arm using Raspberry Pi circuit board

PDF İndir

  1. Tez No: 436475
  2. Yazar: ÇAĞRI KAYMAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞEGÜL UÇAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Nesne bulma ve tanıma algoritmaları, Öznitelik çıkarımı, Raspberry Pi devre kartı, OWI–535 robot kol, Ters kinematik analiz, Object detection and recognition algorithms, Feature extraction, Raspberry Pi circuit board, OWI–535 robotic arm, Inverse kinematics analysis
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 127

Özet

Bu tezde, nesne bulma ve tanıma algoritmalarının bir robot kol üzerinde uygulanmasını gerçekleştiren bir deney düzeneği oluşturulmuştur. Bu çalışmadaki deney düzeneği için, endüstride kullanılan robot kollara benzer tipte olan 4 serbestlik dereceli OWI–535 robot kolu seçilmiştir. Deneysel çalışmalar için ilk olarak, robot kolun çalışma alanını görecek şekilde bir kamera yerleştirilmiştir. Kamera vasıtasıyla elde edilen görüntüde, kavranması istenen nesneyi tanımak ve yerini tespit etmek için yerel öznitelik tabanlı SIFT, SURF, FAST ve ORB gibi öznitelik çıkarım algoritmalarından faydalanılmıştır. Bu algoritmalar kullanılarak OpenCV kütüphanesi aracılığıyla C++ dilinde yazılan yazılım ile gerçekleştirilen nesne tanıma ve yer tespit işlemleri, Raspberry Pi devre kartı üzerinde gerçekleştirilmiştir. İkinci olarak, nesne tanınıp yeri saptandıktan sonra konum bilgisi robot kol kontrol ünitesine gönderilmiş ve robot kol tutucu ucunun nesneyi kavrayıp istenen bir hedefe bırakması işlemleri gerçekleştirilmiştir. Bu işlemler için robot kol eklemlerinin açıları, robot kolun ters kinematik analiziyle elde edilen eşitliklerin çözümü ile belirlenmiştir. Deneysel çalışmalarda, SIFT, SURF, FAST ve ORB algoritmalarıyla çıkarılan özniteliklerin veri kümeleri üzerindeki performansları karşılaştırılmıştır. Ayrıca, robot kol tutucusunun nesneyi kavraması ve belirlenen hedefe taşıması için gerekli işlem adımları ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

This thesis constructs an experimental setup to implement object detection and recognition algorithms on a robotic arm. 4 degrees of freedom robotic arm OWI–535 which is similar type to robotic arms used in industry is chosen for the experimental setup in this study. In the experimental studies, firstly a camera coverage area is arranged to cover all workspace of the robotic arm. Local feature based algorithms such as SIFT, SURF, FAST and ORB are used on the images which are captured via the camera to detect and recognize the target object to be grasped by the gripper of robotic arm. These algorithms are implemented in the software for object recognition and localization, which is written in C++ programming language using OpenCV library and the software runs on the Raspberry Pi circuit board. Secondly, the location information of target object is sent to control unit of the robotic arm after recognition and localization of the object. Then, the gripper of robotic arm grasps the object and moves to desired location. In these processes, the angles of the robotic arm's joints are determined by the solutions of inverse kinematics equations of the robotic arm. In the experimental studies, the performance of the features which are extracted with the algorithms such as SIFT, SURF, FAST, and ORB are compared on the data set. Moreover, all process steps of grasping the object and moving to the desired location relating to robotic arm's gripper are analyzed in detail.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    538773

    Raspberry Pi kartı kullanarak nesne tespit ve takip robotunun tasarımı ve modellenmesi

    Design and modeling of object detection and tracking robot with using raspberry Pi

    TANER YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mekatronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÇAVAŞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUZAFFER ASLAN

  2. Tez No

    506506

    Konuşma tanıma teknolojisi kullanılarak devre tasarım ve analizi

    Circuit design and analysis by using speech recognition technology

    AYŞE YAYLA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAYRİYE KORKMAZ

    DOÇ. DR. ALİ BULDU

  3. Tez No

    604663

    Nesne takipli otonom robot prototipi tasarımı

    Design of autonomous robot prototype with objecttracking

    YUNUS EMRE BAYGELDİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LALE ÖZYILMAZ

  4. Tez No

    538647

    Smart video surveillance for slow and metered connections

    Yavaş ve ölçülen bağlantılar için akıllı güvenlik kamera sistemi

    HALİL CAN KAŞKAVALCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEZER GÖREN UĞURDAĞ

  5. Tez No

    895407

    Aerial link orchestration

    Hava bağlantılarının düzenlenmesi

    BÜŞRA BAYRAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SEÇİNTİ

Geri Dön