Geri Dön

Robot kolu ile hareketli nesnenin segmentasyonu ve kavranması için derin öğrenme tabanlı bir yaklaşım

A deep learning based approach for segmentation and gripping of moving object with robot arm

  1. Tez No: 780168
  2. Yazar: KÜRŞAD UÇAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 111

Özet

Teknolojik ürünler ve yazılımlar insan hayatında her geçen gün daha fazla yer edinmeye başlamıştır. Özellikle otonom robot ve yapay zekâ günlük hayatta kullanılır hale gelmiştir. Bu sebeple robotların otonom olarak çalışması için geliştirilen sistemler önem kazanmaktadır. Sanayi gibi ağır işlerde de aktif olarak görev alan robotlar, kamera ve sensörler sayesinde sabit görevler dışında da çalışabilmektedir. Kamera, sensör ve derin öğrenmenin yardımı ile robotlar adeta göz ve beyine sahip olmaktadır. Bu tez çalışmasında konveyör bant üzerinde hareket eden nesnelerin derin öğrenme ile tanınıp robot kol ile kavranması için bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Farklı boyutlarda ve renklerde şişe ve meyve suyu kutularından oluşan hedef nesneler karmaşık sahneler içerisinde derin öğrenme tabanlı YOLO algoritması ile tespit edilmektedir. Ayrıca kavrama için çok önemli olan robot kolun konumlandırma işlemi de gerçekleştirilmektedir. Nesneler tespit edildikten sonra görüntü işleme yöntemleri ile nesnelerin yönü ve uzunlukları hesaplanmıştır. Daha sonra şablon eşleştirme ile nesnelerin hızları hesaplanmıştır. Kavrama için gerekli bilgiler elde edildikten sonra Yapay Sinir Ağları (YSA) ile robot kol konumlandırılmıştır. Ardından nesnenin geliş açısı, pozisyonu ve hızına göre kavrama gerçekleştirilmiştir. Yapılan denemeler sonucunda %91.75'lik başarı elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Technological products and software have started to take more and more place in human life day by day. Especially autonomous robot and artificial intelligence have become used even in daily life. For this reason, systems developed for robots to work autonomously have also gained importance. Robots, which are actively involved in heavy works such as industry, can also work outside fixed tasks thanks to cameras and sensors. With the help of these elements and deep learning, robots almost have eyes and brains. In this thesis, an application has been carried out in order to recognize the objects moving on the conveyor belt with deep learning and grasp them with the robot arm. Target objects consisting of bottles of different sizes and colors and juice boxes of different colors are recognized by deep learning-based YOLO in complex scenes. In addition, with YOLO, positioning, which is very important for gripping, is carried out at the same time. After the object was detected, the direction and length of the objects were calculated using image processing methods. Then, the velocities of the objects were calculated by template matching. After obtaining the necessary information for gripping, the robot arm is positioned with ANN and waiting for gripping. As a result of the trials, 91.75% successful grasping was achieved.

Benzer Tezler

  1. Object-aware interactive perception

    Nesne farkındalıklı etkileşimli algılama

    ÇAĞATAY KOÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SANEM SARIEL UZER

    PROF. DR. SİNAN KALKAN

  2. Hareketli hedeflerin yörüngelerini izleyen ve tahmin eden hibrit bir sistemin geliştirilmesi

    An hybrid system develop which tracks moving targets and estimates their trajectories

    SERTAN AKARLAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDeniz Harp Okulu Komutanlığı

    Elektronik Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. MUSTAFA YAĞIMLI

  3. Mikroişlemci denetimli beş serbestlik derecesine sahip robot ile yüzey ölçümü

    Surface meassurement with microprocessor controlled robot with five degrees of freedom

    KÜBRA AYAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP KARAGÖL

  4. İnsansı robot kol tasarımı ve gerçeklenmesi

    Design and implementation of humanoid robot arm

    İLKE ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Mekatronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TANER AKKAN

  5. Robotic hand design using flexible and continuum structures

    Esnek ve sürekli yapılarla robotik el tasarımı

    HATİCE DİDEM ÜZGÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ