Simulação computacional de um dispositivo robótico com sistema de visão baseado em Deep Learning

Abstract

A industria moderna busca maior flexibilidade e eficiência através da aplicação de novas tecnologias em seus processos. A utilização de dispositivos robóticos em ambiente industrial é comum para automatizar partes de linhas de produção e atingir maior desempenho. Todavia, o custo de implementação de robôs é alto e sua integração com a planta de manufatura não trivial. Dentro desse contexto, o presente trabalho tem como objetivo explorar o uso de simulação computacional para construção de um digital twin de um sistema robótico. Um sistema físico composto por um robô KUKA iiwa e uma câmera RGB é utilizado como referência para o desenvolvimento do sistema digital deste trabalho. A simulação é caracterizada em uma tarefa de inspeção de peças automatizada, realizada por um sistema de visão computacional baseado em aprendizado de máquina. A construção do digital twin é feita em simulação com ferramentas de software e métodos de aprendizado de máquina. Os principais testes do projeto foram realizados em ambiente simulado e apresentam resultados promissores na tarefa de detecção de peças. Também são analisadas imagens de peças reais como uma primeira avaliação para integração com o sistema físico. Na detecção em imagens reais foram atingidos resultados comparáveis ao estado da arte no problema de detecção de objetos.

Modern industry aims for greater flexibility and efficiency through implementation of new technologies in their processes. The use of robotic devices is commum in industrial manufactoring as a mean to automate and achieve greater performance. However, the implementation of robots has a high cost and is nontrival. Thus, this work aims to explore the use of computer simulation to build a digital twin of a robotic system. A physical system is used as reference for development of the digital system. The physical system consists of a KUKA iiwa robot and an RGB camera. The simulation is based in an automated inspection routine of parts performed by a computer vision system with machine learning techniques. The development of the digital twin is accomplished with software tools and machine learning technics. The main tests of this project were carried out in a simulated environment and present promising results in the parts detection task. Real images are also used for validation as a first step for integration with the physical system. The detection in real images obteined results comparable to the state of art in object detection problem.