Kategorie: ‘Objekterkennung’
Automated robotic dismantling/disassembly – screw detection and removal for electric vehicle recycling
Fully automatic disassembly with precision!
Our new robotic system is revolutionizing the disassembly of electric car batteries. Using the Neura Lara 8 robot and the latest image processing technologies, we recognize screws fully automatically and position the robot precisely to remove them safely.
Thanks to the integration of YOLOv8 and Intel RealSense depth cameras, the system can locate screws in real time and position them optimally on its own. No manual intervention necessary – the system works completely autonomously!
Our goal: to make the recycling process safer, faster and more efficient. Fewer risks for workers and maximizing the recovery of raw materials at the same time. This is the future of the circular economy!
You can find more information about #dimonta here.
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Markus Schmitz
Daniel Gossen
Workshop on environmental perception in Sharework
During the training workshop titled ‘Manufacturing Environment Perception for Effective Human-Robot Collaboration,’ we presented topics related to workspace monitoring and object recognition using simple learning methods. The presentation included a brief theoretical introduction to machine learning with random forests, an overview of the IGMR work packages in Sharework, and some tips for using these methods in your own projects. The presentation covered not only our work packages but also the contributions of our partners, particularly in the areas of ontology and motion primitives.
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Daniel Gossen
Frohe Weihnachten und frohes neues Jahr!
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Wir wünschen euch eine schöne Weihnachtszeit und einen guten Rutsch ins neue Jahr! Bleibt gesund 💙 #merrychristmas #happynewyear
Ansprechpartner:
Camera calibration in SHAREWORK – part 2
In october last jear we already showed how to calibrate a camera network. With the calibration target at that time, a calibration accuracy in the sub-pixel range could already be generated. However, at the high distances of about 8 meters and at a resolution of “only” 4MP, this is still several millimeters of deviation in the real world. For our final tests, we reached into the bag of tricks again and got ourselves a larger calibration target. Now, however, the maneuverability is no longer so simple. How such a calibration process looks like with a target of more than 3 square meters, you can see in the video.
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Camera calibration in SHAREWORK
In the EU project SHAREWORK we develop a framework for industry that allows human-robot collaboration even with heavy industrial robots. We are developing camera-based methods for localizing objects in the workspace and deriving process states from them, which in turn can be further used in task planning algorithms.
For the camera network, we set up and calibrated four Stereolabs ZED stereo cameras in our hall. Random, checkerboard, Aruco, as well as ChAruco patterns were used for the calibration. In the end, we have managed to calibrate the cameras to sub-pixel accuracy. In the video, you can see some data from our calibration sets. Currently the data is being processed and we hope to show more in a few weeks.
Watch this video on YouTube: https://youtu.be/8goCBVKaKtU
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https://www.igmr.rwth-aachen.de/index.php/de/rob/rob-sharework
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