Identificazione di caratteristiche tecnologiche a scopo di assemblaggio robotizzato in ambienti non strutturati

L'obiettivo della tesi è stato quello di sviluppare un algoritmo di visione artificiale che possa essere utilizzato da un cobot con lo scopo di riconoscere diversi pezzi meccanici presenti nell'area di lavoro. Il riconoscimento di diversi pezzi meccanici effettuato da un cobot può essere utilizzato a scopo di assemblaggio robotizzato in un ambiente non strutturato. Un'operazione di assemblaggio robotizzato di una parte meccanica richiede che il robot prenda i pezzi presenti nell'area di lavoro con un ordine preciso al fine di eseguire correttamente l'operazione. Pertanto, l'obiettivo dell'algoritmo di visione artificiale è quello di automatizzare l’intero processo: il cobot può prendere il pezzo meccanico corretto anche quando non conosce a priori la posizione dei pezzi, oppure, quando questi non sono in posizione fissa e possono essere spostati nell'area di lavoro. In un generico lavoro di assemblaggio, i pezzi meccanici coinvolti possono sembrare simili tra loro, ad esempio hanno la stessa forma, oppure hanno lo stesso materiale o la stessa dimensione, ma, sono diversi in almeno una caratteristica tecnologica (ad esempio possono avere un numero di fori diverso). Per questo motivo, l'algoritmo di visione artificiale si basa sulla differenziazione dei pezzi meccanici utilizzando diverse caratteristiche tecnologiche presenti nel singolo pezzo. Il lavoro è diviso in due parti: nella prima parte l'algoritmo deve riconoscere qual è il pezzo corretto che il cobot deve afferrare tra più pezzi meccanici presenti nell’area di lavoro. Lo sviluppo dell’algoritmo è stato fatto usando la libreria OpenCV di Python e la rete neurale usata come modello è stata la Yolov5. Per raggiungere questo obiettivo è stata utilizzata una telecamera esterna collegata alla postazione di lavoro perché si è visto che le immagini della telecamera esterna avevano una risoluzione migliore rispetto alle immagini di quella integrata nel robot. Poiché la tesi si occupa di pezzi meccanici che possiedono caratteristiche estremamente piccole, la risoluzione delle immagini di una fotocamera diventa importante e critica allo stesso tempo. Nella seconda parte del lavoro, dopo il riconoscimento del corretto pezzo meccanico, il cobot si deve avvicinare al pezzo. Successivamente, il cobot ha il compito di misurare l'esatta posizione del baricentro al fine di prelevarlo facendo attenzione ai momenti di inerzia. Ciò è stato possibile utilizzando il software TMFlow associato al cobot Omron. Il software utilizza la fotocamera interna del cobot. Infine, dopo aver preso il pezzo correttamente, il robot può manipolarlo a scopo di assemblaggio.