Jeudi 25 juin
Les algorithmes : entre quotidien et
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Les algorithmes : entre quotidien et créativité par Grégory REICHLING, Administrateur-délégué, Citius Engineering | LIEGE CREATIVE, 25.06.15

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Présentation du robot développé par Citius Engineering qui, grâce à une analyse d'images, peut décider comment se déplacer dans son espace de travail.

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Les algorithmes : entre quotidien et créativité par Grégory REICHLING, Administrateur-délégué, Citius Engineering | LIEGE CREATIVE, 25.06.15

  1. 1. Jeudi 25 juin Les algorithmes : entre quotidien et créativité Prof. Samuel NICOLAY et son équipe, ULg – Mathématique Gregory REICHLING, Citius Engineering Vincent FAVART, Musimap
  2. 2. Avec le soutien de :
  3. 3. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% % Liège%Crea8ve% Le%25%juin%2015.%
  4. 4. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Ci8us%Engineering%is%posi8oned%as%a%strong% partner%for%the%development%of%industrial% solu8ons%in%produc8on%and%tes8ng%
  5. 5. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Projet%de%R&D%en%robo8que%adapta8ve% •  Projet%CREATIS%dans%le%cadre%du%programme%CWALity% de%la%Région%Wallonne%(2013>2015)% •  En%collabora8on%avec%l’Ulg% –  Prof.%B.%Boigelot,%FSA,%Ins8tut%Montefiore% –  Prof%O.%Brüls,%FSA,%département%Aérospa8ale%et% Mécanique%
  6. 6. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Objec8fs% •  Plateforme%de%robo8que%adapta8ve% –  Implémenta8on%de%robot%dans%des%processus%non% répé88fs% –  Pour%des%pe8tes%et%moyennes%séries% –  Travaux%pénibles%ou%dangereux% •  Couplage%robot/caméra%(2D%ou%3D)% •  Calculs%de%trajectoires,%évitement%d’obstacles%
  7. 7. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% La%cellule% •  Un%robot%industriel%et% son%contrôleur% •  Une%caméra% •  2%PC%industriels% •  Organes%périphériques% (par%ex.%pompe%à%vide)%
  8. 8. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS%
  9. 9. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Algorithmes%?% •  Au%niveau%du%contrôleur%du%robot% •  Calibra8on%robot%/%caméra% •  Calcul%de%trajectoires%/%obstacles% •  Vision:%reconnaître%la%cible%
  10. 10. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Contrôleur%du%robot% •  Robot%industriel%à%6degrés%de%liberté% –  Le%modèle'cinéma-que'direct%(MCD)%calcule%la%vitesse%dans%le% domaine%cartésien%en%fonc8on%de%la%vitesse%ar8culaire%du% robot%(Méthode%de%DenaviteHartenberg)% –  Le%modèle'cinéma-que'inverse'(MCI)%permet%de%passer%de%la%vitesse% opéra8onnelle%à%la%vitesse%dans%le%domaine%ar8culaire%(Méthode% analy8que%de%Pieper)%
  11. 11. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Contrôleur%du%robot% •  Permet%à%l’u8lisateur%de%programmer%le%robot% simplement% – Aller%du%point%A%au%point%B%en%suivant%une% trajectoire,%à%une%vitesse%donnée% – Gère%les%singularités% – Gère%les%collisions% – Etc.%
  12. 12. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Calibra8on% •  Un%repère%robot% •  Un%repère%caméra% •  Une%mire%
  13. 13. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Calibra8on% 1.  Corriger%les%défauts%camera%(distorsion)% 2.  Faire%le%lien%entre%repère%camera%et%repère% robot% %%
  14. 14. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Calibra8on% •  Stage%/%TFE,%Ir.%M.%Huberland% – Automa8sa8on%de%la%séquence%de%calibra8on% – Quan8fica8on%de%l’erreur,%évalua8on%de%la% précision%du%processus%(<0.5mm)% – Analyse%des%différents%facteurs%influençant%la% performance%du%processus%de%calibra8on%
  15. 15. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Calcul%de%trajectoires%(ULg)% •  Modélisa8on%de% l’environnement%(format% STL)% –  Robot% –  Obstacles%connus% –  Obstacles%détectés% (caméra)% •  On%ob8ent%un%ensemble% d’objets%formés%de% triangles%(forme% élémentaire%simple)%
  16. 16. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Calcul%de%trajectoires%(ULg)% •  Interférence%entre%un% (ensemble%de)%corps%du% robot%et%l’obstacle% •  Tester%tous%les%points% sélec8onnés%du%robot% •  Si%collision,%ajouter%un% point%de%passage%sur%la% trajectoire%
  17. 17. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Vision:%reconnaître%la%cible% •  PIXEL%=%«%élément%d’image%»% •  Objec8f:%interpréter%ce%que%la%caméra%‘capte’% comme%lumière%sur%l’ensemble%de%ses%pixels%
  18. 18. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Vision:%reconnaître%la%cible% •  Ou8l:%logiciel%HALCON% – Dispose%de%nombreuses%librairies%et%algorithmes% de%traitements%d’image% – Exemple:%détec8on%de%contours%
  19. 19. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Vision:%reconnaître%la%cible% •  Exemple%sur%la%cellule:%détec8on%de%la%plaque% de%calibra8on%
  20. 20. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Démo%–%Le%«%421%»%
  21. 21. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% «%421%»%e%Algorithme%de%vision%
  22. 22. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% Exemple%d’applica8on%industrielle% •  Le%«%binepicking%»%
  23. 23. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS% La%suite% •  D’autres%projets%en%cours% – Tri%de%déchets%(Reverse%Metallurgy)% – Soudure%adapta8ve% – Ebavurage%
  24. 24. YOUR%PARTNER%FOR%INDUSTRIAL%PROJECTS%

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