Analyzing Potential Use of 3D Machine Vision and AI Algorithms at Robotic Workstations

• Autorzy: Panasiuk Jarosław

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0055.0343

Warianty tytułu

PL

Analiza możliwości wykorzystania wizji maszynowej 3D i algorytmów AI na stanowiskach zrobotyzowanych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The following article presents an analysis concerned with the potential use of vision and machine learning solutions implemented at automated workstations with industrial robots. Aspects related to various elements of such stations and theoretical foundations have been analyzed, and examples of equipment and program components have been given to open up new options related to industrial robotics, trajectory planning, collision avoidance, and safety.

PL

W artykule przedstawiono analizę możliwości wykorzystania rozwiązań z zakresu systemów wizyjnych i uczenia maszynowego na stanowiskach zrobotyzowanych, wykorzystujących roboty przemysłowe. Przeanalizowano kwestie związane z elementami takich stanowisk jak również podstawami teoretycznymi i przykładami elementów sprzętowych jak również programowych, umożliwiających uzyskiwanie nowych możliwości w obszarze robotyki przemysłowej, planowania trajektorii, unikania kolizji i bezpieczeństwa

Słowa kluczowe

EN

vision systems; machine learning; industrial robot; image analysis; trajectory tracking

PL

systemy wizyjne; uczenie maszynowe; robot przemysłowy; analiza obrazu; śledzenie trajektorii

• Wydawca: Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
• Czasopismo: Problemy Mechatroniki : uzbrojenie, lotnictwo, inżynieria bezpieczeństwa
• Rocznik: 2025
• Tom: Vol. 16, Nr 1 (59)
• Strony: 95 -- 106
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., fot., rys., tab.

Twórcy

autor

Panasiuk Jarosław

• Military University of Technology Faculty of Mechatronics, Armament and Aerospace 2 Sylwestra Kaliskiego Str., 00-908 Warsaw, Poland

• https://orcid.org/0000-0001-8480-1654

Bibliografia

• [1] Wiśniewski, Marcin. 2004. „Propozycja metody pomiaru dokładności i powtarzalności pozycjonowania robotów przemysłowych w warunkach przemysłowych”. Technologia i Automatyzacja Montażu 3 : 39-43.
• [2] Dudka, Piotr. 2016. „Czynniki wpływające na dokładność i powtarzalność pozycjonowania robota przemysłowego”. Pomiary Automatyka Robotyka 20 (4) : 59-66. DOI: 10.14313/PAR_222/59.
• [3] Kaczmarek, Wojciech, Jarosław Panasiuk. 2017. Robotyzacja Procesów Produkcyjnych. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• [4] Kaczmarek, Wojciech, Jarosław Panasiuk, Szymon Borys, Michał Siwek, Robert Dyczkowski. 2022. Robotyzacja i automatyzacja. Przemysł 4.0. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• [5] Machine Vision System: What Is It? How Does It Work? https://iqsdirectory.com/articles/machine-vision-system.html (access 19.05.2023 r.).
• [6] When to use 3D Vision over 2D Vision in your Machine Vision Application. https://www.sick.com/cn/zh/industries/automotive-and-parts-suppliers/powertrain/motor-component-production/optical-inline-quality-checking/c/p333662 (access 19.05.2023 r.).
• [7] www.stereolabs.com

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki (2025).