Vision-Based Guiding System for Autonomous Robotic Corner Cleaning of Window Frames
Notice bibliographique
Résumé
Corner cleaning is the most important manufacturing step of window framing to ensure aesthetic quality. After the welding process, the current methods to clean the welding seams lack quality control and adaptability. This increases rework, cost, and the waste produced in manufacturing and is largely due to the use of CNC cutting machines, as well as the reliance on manual inspection and weld seam cleaning. Dealing with manufacturing imperfections becomes a challenging task, as CNC machines rely on predetermined cleaning paths and frame information. To tackle such challenges using Industry 4.0 approaches and automation technology, such as robots and sensors, in this paper, a novel intelligent system is proposed to increase the process capacity to adapt to variability in weld cleaning conditions while ensuring quality through a combined approach of robot arms and machine vision that replaces the existing manual-based methods. Using edge detection to identify the window position and its orientation, artificial intelligence image processing techniques (Mask R-CNN model) are used to detect the window weld seam and to guide the robot manipulator in its cleaning process. The framework is divided into several modules, beginning with the estimation of a rough position for the purpose of guiding the robot toward the window target, followed by an image processing and detection module used in conjunction with instance segmentation techniques to segment the target area of the weld seam, and, finally, the generation of cleaning paths for further robot manipulation. The proposed robotic system is validated two-fold: first, in a simulated environment and then, in a real-world scenario, with the results obtained demonstrating the effectiveness and adaptability of the proposed system. The evaluation of the proposed framework shows that the trained Mask R-CNN can locate and quantify weld seams with 95% mean average precision (less than 1 cm).
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».