Vision-based robot manipulation of transparent liquid containers in a laboratory setting

要約

少量の溶液と有効成分を含む研究室プロセスは、高い初期コスト、半構造化された環境、プロトコルのばらつきなどの自動化の課題により、手動で実行されることがよくあります。
この研究では、液体の体積を推定するためのビジョンベースのシステムと、小さな開口部を持つ容器用に特別に設計されたシミュレーション主導の注入方法を導入することで、このギャップに対処する柔軟で費用対効果の高いアプローチを開発します。
私たちは両方のコンポーネントを個別に評価し、その後 UR5 ロボット アームを使用して細胞培養自動化を現実世界に統合して適用します。
私たちの作業は完全に再現可能です。コードは \url{https://github.com/DaniSchober/LabLiquidVision} で共有されており、新しく導入されたデータセット LabLiquidVolume は https://data.dtu.dk/articles/dataset/ で入手できます。
LabLiquidVision/25103102。

要約(オリジナル)

Laboratory processes involving small volumes of solutions and active ingredients are often performed manually due to challenges in automation, such as high initial costs, semi-structured environments and protocol variability. In this work, we develop a flexible and cost-effective approach to address this gap by introducing a vision-based system for liquid volume estimation and a simulation-driven pouring method particularly designed for containers with small openings. We evaluate both components individually, followed by an applied real-world integration of cell culture automation using a UR5 robotic arm. Our work is fully reproducible: we share our code at at \url{https://github.com/DaniSchober/LabLiquidVision} and the newly introduced dataset LabLiquidVolume is available at https://data.dtu.dk/articles/dataset/LabLiquidVision/25103102.

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