Heuristisches Suchverfahren zur Objektlageerkennung aus Punktewolken für industrielle Zuführsysteme.

In dieser Arbeit wird ein heuristisches Verfahren zur Objektlageerkennung für automatisierte Zuführsysteme vorgestellt, das erfolgreich im industriellen Einsatz an zehn automatisierten Zuführsystemen erprobt werden konnte. Zur Erfassung der Szene, einem mit chaotisch gelagerten Werkstücken gefüllten Ladungsträger, kann ein beliebiges Sensorsystem zur Tiefenmessung genutzt werden, aus der eine Punktewolke erhalten wird. Die Objektlageerkennung wird dann als kombinatorisches Optimierungsproblem betrachtet und hierfür eine Konstruktionsheuristik angewendet. Für diese heuristische Baumsuche wird aus dem kontinuierlichen Suchraum zunächst eine endliche Menge an möglichen Werkstücklagen gebildet. Für die Verwendung eines Entscheidungsbaums werden die Elemente der Suchmenge in zwei Komponenten aufgespaltet. Die erste Komponente beschreibt einen interessanten Punkt innerhalb des Suchraums, der sich auf der Werkstückoberfläche befindet. Die zweite Komponente beschreibt eine mögliche Werkstücklage relativ zu einem interessanten Punkt. Die hierdurch erhaltenen Teilsuchmengen weisen eine signifikant geringere Komplexität gegenüber der ursprünglichen Suchmenge auf, da die interessanten Punkte eine Zwangsbedingung an die relativen Werkstücklagen stellen können und hierüber deren Bewegungsfreiheit einschränken. Als Suchstrategie der Baumsuche wird eine Bestensuche verwendet. Die Bestensuche zeichnet sich dadurch aus, dass sie eine heuristische Schätzung zu jedem Baumknoten abgeben kann, wie weit die Entfernung des Baumknotens von einer Lösung ist und stets denjenigen Weg weiterverfolgt, der am kürzesten erscheint. Die abschließende Evaluierung der Werkstücklagen erfolgt durch eine sechsdimensionale Hough-Abstimmung, die auch als Generalisierte Hough-Transformation bezeichnet wird. Die verwendeten Merkmale für die Hough-Abstimmung sind Sensormesswerte, die relativ zu einem interessanten Punkt betrachtet werden. Für jede Konstellation eines Sensormesswerts zu einem interessanten Punkt kann eine wahrscheinlichkeitsbasierte Aussage über mögliche zugehörige Werkstücklagen getroffen werden. Durch die Superpositionierung aller wahrscheinlichkeitsbasierten Aussagen können Lösungskandidaten gebildet werden, die anhand eines statistischen Tests einer Gütebewertung unterzogen werden. Mit Hilfe der erhaltenen Prüfgröße wird unter Berücksichtigung einer geforderten Signifikanz über die Annahme einer Werkstücklage entschieden.