Nauwkeuringe positie-detectering van objecten met 2D camera's

Robots worden steeds slimmer nu Artificiële Intelligentie steeds meer zijn weg vindt naar industriële toepassingen. Maar om optimaal te werken hebben AI-algoritmes nood aan grote training datasets, en het genereren van deze datasets is erg tijdrovend en duur.

Om dit proces te versnellen hebben we een end-to-end artificiële intelligentie workflow ontwikkeld die het object herkent en zijn positie inschat. We vertrekken hierbij van synthetische data die we uit het CAD-bestand van een object halen. Hiermee realiseren we een fotorealistische training dataset en trainen we vervolgens AI-modellen voor deze taken. De uitkomst van dit AI-model is een 2D-visiesysteem dat robots verschillende taken, zoals bin picking of assemblage, laat uitvoeren zonder daarbij afhankelijk te zijn van dure 3D-visiesystemen. Onze workflow laat ingenieurs toe om sneller visie-ondersteunde robottoepassingen op te zetten. Bovendien is deze workflow veel robuuster en sneller in vergelijking met wat mogelijk zou zijn wanneer je echte foto’s maakt van een object. In plaats van duizenden foto’s te trekken en deze te verzamelen in training datasets gebruiken we nu synthetische data om een training dataset te genereren. Op deze manier kunnen we in enkele uren tijd een dataset genereren, wat een hoop ontwikkelingstijd en kosten uitspaart.