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Publicação
Robotic manipulation of soft-tissues in agri-food processing
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 27.12 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Many challenges in the food industry have arisen from the rapidly growing population
increasing the food demand and, by consequence, creating a need to produce higher quan-
tities of food products. Additionally, the growing concerns about climate change and the
increased environmental awareness among the population have created requirements for
the industry in the food sector to adopt more efficient practices with lower environmental
impacts. To combat these problems, many businesses have deployed robotic systems,
which have already proven to be an effective way to boost productivity rates and reduce
the creation of waste. In the food industry there is also the concern with hygiene and po-
tencial contamination problems, these concerns create some challenges for the employed
robotic systems. The proposed work for this dissertation is the creation of a robotic system
to manipulate food products, specially smoked and cured meats like chouriço. The system
is composed of two parts, one dedicated to the manipulation and the other dedicated to
the vision capabilities of the system in order to identify and locate the various food items.
The manipulation part of the system is composed of fin ray effect gripper, 3D printed
using TPU filament. This type of gripper is capable of deforming around object creating
a more secure grasp on the various products, while limiting the risk of damage to them.
The developed object pose estimation algorithm, for the vision part of the system, makes
use of certain keypoints on the products to calculate their pose in relation to the camera
system. This approach does not require complex data about the objects to be detected,
like point clouds. It just the requires a general knowledge about the shape of the products.
The developed fin ray effect gripper proved to be adequate in handling the three chosen
test products. The developed object pose estimation algorithm archived a success rate of
around 80% for products that lay flat on the workspace table. Around the same success
rate for the products that present an angle against the table. And a lower rate, of around
72% in cases of overlapping products.
Vários desafios na indústria alimentar surgiram devido ao rápido crescimento da popu- lação, que criou um aumento na procura de alimentos e, por consequência, criou uma necessidade de aumentar a produtividade. A crescente preocupação com as alterações climáticas e uma maior consciência ambiental entre a população exigem que a indústria do setor alimentar adote práticas mais eficientes e reduza impactos ambientais. Para enfrentar estes problemas, muitas empresas implementaram sistemas robóticos, que provaram ser uma forma eficaz de aumentar a taxa de produtividade e reduzir o número de resíduos. Na indústria alimentar existe também uma preocupação com a higiene e potenciais focos de contaminação, o que adiciona mais desafios sob os sistemas robóticos utilizados. O tra- balho proposto por esta dissertação é a criação de um sistema robótico para manipulação de produtos alimentares, em especifico carnes fumadas e curadas, como chouriço e outros enchidos. O sistema é divido em duas partes, uma para a manipulação dos produtos alimentares, e outra o sistema de visão computacional para identificação e localização dos produtos alimentares. A parte de manipulação de produtos utiliza uma gripper "fin ray effect", construída através de impressão 3D, com a utilização de TPU. Este tipo de gripper tem a capacidade de deformar-se em torno no object, o que cria uma pega à volta dos produtos mais segura, ao mesmo tempo que limita a possibilidade de danos e estragos feitos aos mesmos. O algoritmo de "object pose estimation", desenvolvido para a parte de visão do sistema robótico, utiliza certos pontos chave dos produtos para o calculo da sua pose em relação à câmara do robot. Este método não necessita informação previa complexa, como point clouds, apenas é necessário saber o formato geral dos produtos. A gripper de efeito "fin ray" desenvolvida provou ser adequada para a manipulação dos três produtos escolhidos para teste. O algoritmo de "object pose estimation" desenvolvido atingiu uma taxa de sucesso de por volta de 80% para produtos que se encontrem planos à mesa de trabalho do robot, uma taxa similar para casos de produtos que se encontrem em angulo, mas uma taxa reduzida de por volta de 72% para casos de sobreposição.
Vários desafios na indústria alimentar surgiram devido ao rápido crescimento da popu- lação, que criou um aumento na procura de alimentos e, por consequência, criou uma necessidade de aumentar a produtividade. A crescente preocupação com as alterações climáticas e uma maior consciência ambiental entre a população exigem que a indústria do setor alimentar adote práticas mais eficientes e reduza impactos ambientais. Para enfrentar estes problemas, muitas empresas implementaram sistemas robóticos, que provaram ser uma forma eficaz de aumentar a taxa de produtividade e reduzir o número de resíduos. Na indústria alimentar existe também uma preocupação com a higiene e potenciais focos de contaminação, o que adiciona mais desafios sob os sistemas robóticos utilizados. O tra- balho proposto por esta dissertação é a criação de um sistema robótico para manipulação de produtos alimentares, em especifico carnes fumadas e curadas, como chouriço e outros enchidos. O sistema é divido em duas partes, uma para a manipulação dos produtos alimentares, e outra o sistema de visão computacional para identificação e localização dos produtos alimentares. A parte de manipulação de produtos utiliza uma gripper "fin ray effect", construída através de impressão 3D, com a utilização de TPU. Este tipo de gripper tem a capacidade de deformar-se em torno no object, o que cria uma pega à volta dos produtos mais segura, ao mesmo tempo que limita a possibilidade de danos e estragos feitos aos mesmos. O algoritmo de "object pose estimation", desenvolvido para a parte de visão do sistema robótico, utiliza certos pontos chave dos produtos para o calculo da sua pose em relação à câmara do robot. Este método não necessita informação previa complexa, como point clouds, apenas é necessário saber o formato geral dos produtos. A gripper de efeito "fin ray" desenvolvida provou ser adequada para a manipulação dos três produtos escolhidos para teste. O algoritmo de "object pose estimation" desenvolvido atingiu uma taxa de sucesso de por volta de 80% para produtos que se encontrem planos à mesa de trabalho do robot, uma taxa similar para casos de produtos que se encontrem em angulo, mas uma taxa reduzida de por volta de 72% para casos de sobreposição.
Descrição
Palavras-chave
Agri-food Soft manipulation Soft gripper Computer vision Robotic systems Automation