Multi-finger grasp localization and segmentation in infrared images
Çok parmaklı kavrama yerelleştırme ve segmentasyon kızılötesı görüntülerde
- Tez No: 700795
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TARKAN AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Bu tez, termal kamera kullanılarak yakalanan nesnenin görünür kısmı için tek bir görünüm için 2D temas haritası kullanarak kavrama alanını (Parmaklar ve Avuç içi konumları) yerelleştiren ve segmentlere ayıran yeni bir insan temas desenleri algılama sistemi sunar. Gerçek dünyadaki robotik senaryolarda, mobil manipülatörler genellikle nesneleri kavramak için gömülü bir sistem olarak bir kameraya ihtiyaç duymaları gerekir. Bilgisayarla görme ve doğal dil işleme, derin öğrenmede önemli ölçüde gelişmiştir. Öte yandan, bilgisayar görüşüne dayalı robotik kavrama algılama, bazı başarılara rağmen yaygın olarak benimsenmemiştir. Önerilen yöntem, insanların ellerinin kullandığı nesnelerin üzerindeki gaz alma alanının kızılötesi görüntülerini içeren bir veri seti kullanarak parmakları ve avuç içi konumlarını yerelleştirmek ve segmentlere ayırmak için derin öğrenme modellerini kullanır. Önerilen modellerin her birinde, minimum aşırı montaj ile pozitif tahminler gerçekleştirdik.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a novel human contact patterns detection system that localizes and segments the grasping area (Fingers and Palm locations) using a 2D contact map for a single view for the visible part of the object captured by using a thermal camera. In real-world robotics scenarios, mobile manipulators have often required a camera as an embedded system to grasp objects after localizing the most stable grasp contact points on them. Computer vision and natural language processing have significantly developed in deep learning. On the other hand, robotic grasp detection based on computer vision has not been widely adopted despite some success in it. The proposed method uses deep learning models to localize and segment the fingers and palm locations using a data set that contains infrared images of the gasping area on objects used by humans hands. In each of the proposed models, we achieved positive predictions with minimum overfitting
Benzer Tezler
- Küresel mekanizma ile çok fonksiyonlu tutucu tasarımı ve optimizasyonu
Multi-functional robotic gripper design and optimization by using spherical four-bar mechanism
OSMAN ACAR
Doktora
Türkçe
2021
Makine MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HACI SAĞLAM
- Çok parmaklı robotik el mekanizmalarında parmak koordinasyonu
Finger coordination in multi-fingered robotic hand mechanisms
YAHYA KEMAL ESKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE HİLAL EZERCAN KAYIR
- Optimal control of intelligent multi variable stiffness actuators for a robot hand
Optimal kontrolü akıllı değişkenli stıffness aktüatörünün robot el için
IZZAT AL DARRAJI
Doktora
İngilizce
2018
Makine MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SADETTİN KAPUCU
- Haberleşme ağlarında uç makine öğrenmesinin avantajları ve robotik el ağında tutma tahmini uygulaması
Advantages of edge machine learning in communication networks and grasp prediction application in robotic hand network
EMRE BACANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HACI İLHAN
- EMG kontrollü pnömatik eyleyicili insansı endüstriyel kol tasarımı
EMG controlled industrial multi grasp humanoid arm design with pneumatic actuation
MURAT TONGAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Mekatronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERKAN KAPLANOĞLU