Vision-Based 2-D Automatic Micrograsping Using Coarse-to-Fine Grasping Strategy
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a visual-servo-control approach and a two-stage grasping strategy and, then, develop control software to perform micrograsping tasks, i.e., to control a passive microgripper to automatically grasp a micropart, in a 2-D plane with high accuracy. In the proposed control scheme, we employ closed-loop control with the use of two position feedback signals: relative positions of the micropart with respect to the microgripper measured by the vision-control system and absolute displacements of the micropart measured by linear encoders. To improve the grasping efficiency and success rate, a two-stage grasping strategy is employed: (1) the bonded microgripper is controlled to directly reach a specific position adjacent to the mating edge of a designated micropart with the same y coordinate, by matching the patterns of the microgripper and the micropart only once, and (2) finely align the micropart with the microgripper along the x and y translation axes of the microassembly robot in the horizontal plane by employing the proposed visual servo control, until the micropart is completely grasped. Experiments conducted with a 6-DOF microassembly robot demonstrate the efficiency and validity of the proposed control approach and grasping strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».