Robotic surface exploration with vision and tactile sensing for cracks detection and characterisation

要約

この論文では、光ファイバーによる視覚的および触覚的分析に基づいた亀裂の位置特定と検出のための新しいアルゴリズムを紹介します。
データ収集には光ファイバーをベースとした指型センサーを採用し、分析や実験のためのデータを収集します。
亀裂の可能性のある位置を検出するには、物体検出アルゴリズムを実行しながらカメラを使用して環境をスキャンします。
亀裂が検出されると、亀裂のスケルトン化されたバージョンから完全に接続されたグラフが作成されます。
次に、最小スパニング ツリーを使用して亀裂を探索するための最短経路が計算され、ロボット マニピュレータの動作プランナーの開発に使用されます。
モーション プランナーは亀裂を複数のノードに分割し、個別に調査します。
次に、マニピュレーターは探査を開始し、触覚データの分類を実行して、その場所に実際に亀裂があるのか​​、それとも視覚アルゴリズムによる単なる誤検出なのかを確認します。
亀裂が検出された場合は、長さ、幅、向き、枝の数も計算されます。
これは、亀裂のすべてのノードが調査されるまで繰り返されます。
完全なアルゴリズムを検証するために、さまざまな実験が実行されます。フルスキャンと動作計画アルゴリズムによる亀裂の探査の比較、亀裂分類のための周波数ベースの機能の実装、および視覚と触覚データの組み合わせを使用した形状解析です。
実験の結果から、提案されたアルゴリズムは、動作計画アルゴリズムのおかげで、最小限のコストで亀裂とその形状を正確に分類するために、亀裂を検出し、視覚から得られる結果を改善できることが示されています。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel algorithm for crack localisation and detection based on visual and tactile analysis via fibre-optics. A finger-shaped sensor based on fibre-optics is employed for the data acquisition to collect data for the analysis and the experiments. To detect the possible locations of cracks a camera is used to scan an environment while running an object detection algorithm. Once the crack is detected, a fully-connected graph is created from a skeletonised version of the crack. A minimum spanning tree is then employed for calculating the shortest path to explore the crack which is then used to develop the motion planner for the robotic manipulator. The motion planner divides the crack into multiple nodes which are then explored individually. Then, the manipulator starts the exploration and performs the tactile data classification to confirm if there is indeed a crack in that location or just a false positive from the vision algorithm. If a crack is detected, also the length, width, orientation and number of branches are calculated. This is repeated until all the nodes of the crack are explored. In order to validate the complete algorithm, various experiments are performed: comparison of exploration of cracks through full scan and motion planning algorithm, implementation of frequency-based features for crack classification and geometry analysis using a combination of vision and tactile data. From the results of the experiments, it is shown that the proposed algorithm is able to detect cracks and improve the results obtained from vision to correctly classify cracks and their geometry with minimal cost thanks to the motion planning algorithm.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google