Automatisation de la saisie d'objets par l'analyse d'image 2D et 3D et l'application de méthodes d'apprentissage automatique

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L'automatisation des tâches de manipulation d'objets via des bras robotisés est un secteur prometteur pour l'amélioration de la productivité des usines canadienne. La pierre angulaire de l'amélioration de la manipulation passe avant tout par une meilleure préhension des objets. Cette amélioration peut se faire selon plusieurs avenues de recherche. D'une part, il faut chercher à améliorer l'aspect purement mécanique du préhenseur. D'autre part, il faut aussi avoir les capteurs appropriés afin d'obtenir l'information pertinente sur les objets à saisir (forme, poids, etc). Cette information doit être traitée afin d'extraire, par exemple, des caractéristiques pertinentes et ainsi prendre la décision appropriée sur les stratégies de préhension (point de prise). La recherche proposée pour cette subvention consiste à tout d'abord évaluer les différentes solutions disponibles commercialement pour la capture d'information 3D (lumière structurée, temps-de-vol ou ligne laser). Par la suite, le travail consistera à segmenter l'information 3D afin de trouver, dans le nuage de point 3D, les divers objets à saisir. Ceci pourrait passer par l'identification automatique d'un bac transportant ces objets. En parallèle, une étude de cas sur l'application de méthodes poussées d'apprentissage automatique servira à faire une démonstration de la possibilité de catégoriser certaines parties d'objets identifiés. L'entreprise bénéficiera d'un transfert de connaissance sur l'analyse 3D et sur des avenues possibles de l'apprentissage automatique à ce problème. Cette expertise pourra servir à ajouter une plus-value aux produits conçus par l'entreprise, ou permettre d'offrir des solutions clef-en-main à des clients futurs.