Methodology on robot-based complex surface processing using 2D and 3D visual combination
Notice bibliographique
Résumé
Despite the significant development of automated equipment in the seafood industry, including the automated processing equipment for fish and crab, tremendous challenges accompany. Low processing capability for complex seafood surfaces is a paradigm, leading to heavy reliance on manual labor. The research is driven by the urgent need for robotic processing of the complex shape of seafood, which has a promising potential in the processing of objects with random, flexible, and complex shapes. In this paper, we are proposing a novel approach to processing complex surfaces designed for the seafood industry by combining 2D and 3D visual information based on point cloud segmentation. Porcupine crabs—a species of king crab in the family Lithodidae living in the Canadian Atlantic Ocean—have complex surfaces with long, sharp spines and are chosen as the case study. The unique feature of the Porcupine crabs poses substantial challenges to the conventional visual processing method in terms of low accuracy and efficiency. On the other hand, using our method, the crab feature has been successfully recognized and processed by cutting the spines. The robot spine removal tool path is generated based on the extracted spine features. Simulation results using Robot Operating System (ROS) and experimental tests have validated the robustness of the proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».