Search

Tehnologija današnjice sve je kompleksnija, što postavlja sve veće zahtjeve na razinu automatizacije i prilagodbe sustava raznim uvjetima rada. Kako bi se ispitala mogućnost upravljanja inherentno nestabilnim i nelinearnim sustavom, u ovom će se radu projektirati laboratorijski postav klackalice s kuglicom te implementirati prikladan sustav upravljanja pozicijom kuglice. Projektiranje labratorijskog postava uključuje odabir odgovarajućih elektroničkih i mehaničkih komponenata, konstruiranje i izradu mehaničkih komponenata koje nisu dobavljive te sklapanje svih elemenata postava u cjelinu. Implementacija sustava za upravljanje pozicijom kuglice podrazumijeva definiranje ulaznih i izlaznih varijabli projektiranog postava, identifikaciju matematičkog modela postava, projektiranje prikladnog estimatora varijabli te projektiranje regulatora koji će upravljati pozicijom kuglice na klackalici. Rad je strukturiran tako da se najprije daje uvod u navedeno područje, nakon čega se opisuju način projektiranja laboratorijskog postava i implementacije sustava upravljanja pozicijom kuglice, uz zajedničku evaluaciju njihovih rezultata, te se na kraju donosi odgovarajući zaključak. Today's technology is becoming more complex, which places increasing demands on the level of automation and adaptation of the system to various operating conditions. To examine the possibility of controlling an inherently unstable and nonlinear system, in this paper a ball and beam laboratory setup will be designed and an appropriate ball position control system will be implemented. The design of the laboratory setup includes the selection of the appropriate electronic and mechanical components, design of mechanical components that are not available, production of designed components and assembling all elements of the setup into a whole. The implementation of the ball position control system involves defining the input and output variables of the designed setup, identification of the mathematical model of the setup, designing a suitable variable estimator and designing a controller that will control the position of the ball on the beam. The paper is structured so that first an introduction to the field is given, after which the method of designing the laboratory setup and implementation of the ball position control system is described, with a joint evaluation of their results, and finally, the appropriate conclusion is made.

U današnje vrijeme proizvodnja postaje sve fleksibilnija, zbog čega se kod robotskog rukovanja javlja sve veća potreba za brzom prilagodljivošću i invarijantnošću prema svojstvima proizvoda. Zadatak ovog diplomskog rada je osmisliti i integrirati sustav za inteligentno robotsko rukovanje prehrambenim proizvodima, temeljen na prikupljanju njihovih slika i oblaka točaka, detekciji na slikama neuronskom mrežom, određivanju položaja u prostoru te planiranju i realiziranju hvatanja na temelju geometrije. Korištene se slike i oblaci točaka prikupljaju 3D vizijskim sustavom Intel RealSense D435 postavljenim na kolaborativnog robota Universal Robots UR5, uz provođenje kalibracije 3D vizijskog sustava naspram robotske hvataljke. Za detekciju proizvoda na slikama koristi se neuronska mreža YOLO v5, trenirana na posebno izrađenom skupu označenih slika, dok se za određivanje položaja proizvoda u prostoru koristi knjižnica Open3D za obradu oblaka točaka. Kao temelj za planiranje hvatanja proizvoda koristi se algoritam za analizu glavnih komponenti (eng. Principal component analysis – PCA). Navedeni se elementi sustava povezuju grafičkim korisničkim sučeljem, dok se komunikacija između robota i računala ostvaruje TCP/IP protokolom. U radu se najprije daje uvod u navedeno područje s detaljima zadatka, nakon čega se opisuje način integracije svakog od elemenata sustava, uz zasebne analize njihovih rezultata. Zadatak se zaokružuje analizom rezultata i evaluacijom sustava u cjelini, nakon čega se izvodi odgovarajući zaključak. Nowadays, production is becoming more flexible, which is why robotic handling is increasingly in the need of rapid adaptability and invariance to product properties. The goal of this master thesis is to design and integrate a system for intelligent robotic handling of food products, based on collecting their images and point clouds, detection in images by a neural network, determining spatial position and planning and realizing grasping based on geometry. The images and point clouds used are collected by an Intel RealSense D435 3D vision system mounted on a Universal Robots UR5 collaborative robot, with an eye-in-hand calibration of the 3D vision system against his gripper. The YOLO v5 neural network, trained on a specially designed set of annotated images is used to detect the product in images, while the Open3D library for point cloud processing is used to determine the spatial position of the product. The Principal component analysis (PCA) algorithm is used as the basis for planning of product grasping. The listed elements of the system are connected by a graphical user interface, while the communication between the robot and computer is realized by the TCP/IP protocol. The thesis first gives an introduction to stated area with details of the task, after which the method of integration for each element of the system is described, with separate analyses of their results. The task is completed by analyzing the results and evaluating the complete system, after which anappropriate conclusion is given.

Zadatak ovog završnog rada je projektirati i integrirati računalni vizijski sustav za lokalizaciju i praćenje objekata (eng. Object Localization and Tracking) prema nekoliko algoritama, a koji se sastoji od kamere, upravljačke jedinice Raspberry Pi te servo motora. Kamerom snimljen video zapis se obrađuje i u realnom vremenu prikazuje na zaslonu računala. Računalo je spojeno s upravljačkom jedinicom korištenom za upravljanje servo motorom koji pokreće kameru i u realnom vremenu je usmjerava prema određenom objektu. Na početku rada će se razjasniti osnovni pojmovi vezani uz područje vizijskih sustava te prednosti i nedostaci njihove uporabe. Zatim će biti opisane korištene komponente sustava, kao i razvijeni algoritmi korišteni za lokalizaciju i praćenje objekata. U razvoju algoritama korištena je računalna knjižnica otvorenog koda OpenCV. Računalni program je razvijen u programskom jeziku Python. Naposljetku će se evaluirati izvedba navedenog vizijskog sustava te dati prijedlog njegove moguće primjene. The goal of this final project is to design and integrate a computer vision system for object localization and tracking according to a couple of algorithms, and which consists of a camera, a control unit Raspberry Pi and a servomotor. Video record captured by the camera is processed and in the real-time reproduced on the computer screen. Computer si connected with the control unit used for controlling servomotor which starts the camera and directs it in the real-time to the specified object. At the beginning of the work, the basic terms about computer vision will be clarified, as will their pros and cons as well. Then the used system components will be described, as will developed algorithms used for object localization and tracking. In the development of algorithms, the open-source library OpenCV is used. At last, the evaluation and the proposal of possible application of the cited vision system will be given.