Image-Processing Based Methods to Improve the Robustness of Robotic Gripping

要約

画像処理技術は、ロボット工学や産業オートメーションのほとんどの分野に大きな影響を与えています。
リアルタイム手法は通常、複雑な自動化タスクで採用され、意思決定を支援したり、ロボットや機械を直接誘導したりする一方、後処理は通常、システムやプロセスの遡及的評価に使用されます。
現在では人工知能ベースの画像処理アルゴリズム (通常はニューラル ネットワーク) が一般的ですが、古典的な手法も最新のアプリケーションでも効果的に使用できます。
この論文はオプティカル フロー ベースの画像処理に焦点を当て、ロボット手術や食品産業オートメーションなどのロボット工学のさまざまな分野における現代の課題に対するオプティカル フロー ベースのソリューションを提示することで、その効率性を証明します。
この論文の主な主題は、食肉産業における自動ロボットセル用に設計されたスマートロボットグリッパーであり、実装されたオプティカルフローベースのアルゴリズムの助けを借りて、滑りを検出し、柔らかく滑りやすい組織を確実に掴むことができます。

要約(オリジナル)

Image processing techniques have huge impact on most fields of robotics and industrial automation. Real time methods are usually employed in complex automation tasks, assisting with decision making or directly guiding robots and machinery, while post-processing is usually used for retrospective assessment of systems and processes. While artificial intelligence based image processing algorithms (usually neural networks) are more common nowadays, classical methods can also be used effectively even in modern applications. This paper focuses on optical flow based image processing, proving its efficiency by presenting optical flow based solutions for modern challenges in different fields of robotics such as robotic surgery and food industry automation. The main subject of the paper is a smart robotic gripper designed for automated robot cells in the meat industry, that is capable of slip detection and secure gripping of soft, slippery tissues with the help of the implemented optical flow based algorithm.

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