20.500.12556/DKUM-93700 Enhancing robotic bin-picking through machine vision: investigating the impact of detection speed and bin fill levels preučevanje vpliva zaznave objektov ob različno napolnjenih zabojih Izboljšanje robotskega komisioniranja s pomočjo strojnega vida: preučevanje vpliva zaznave objektov ob različno napolnjenih zabojih diplomsko delo Robotic bin-picking systems have become important in modern intralogistics as warehouses automate to address labour shortages and rising e-commerce demands. These systems operate through the coordinated use of (a) a robotic manipulator, (b) a 3D machine vision system, and (c) robotic grippers. When integrated with Automated Storage and Retrieval Systems (AS/RS), these systems offer an efficient approach to improving the order-picking performance. In this study, the performance of a selected 3D machine vision system was evaluated based on two key parameters: detection mode and bin fill levels. A series of structured laboratory experiments was conducted using a UR5e collaborative robot equipped with three types of robotic grippers and a Pickit M-HD2 3D vision system. Objects of varying shapes and orientations were tested under different detection modes and bin fill levels. Faster detection modes reduced the processing time but resulted in more detection failures, especially with complex shapes or densely populated bins. In contrast, slower modes improved accuracy but increased the cycle time. Normal mode offered the best balance. The detection reliability decreased at higher bin fill levels and with irregularly shaped objects, due to occlusion and limited visibility. By analysing the detection time and successful detection, insights were gained into how appropriate detection configurations can improve both reliability and throughput in robotic bin-picking systems integrated with AS/RS. Robotski sistemi za komisioniranje so postali ključni v sodobni intralogistiki, saj skladišča vse bolj avtomatizirajo svoje procese zaradi pomanjkanja delovne sile in naraščajočih zahtev e-trgovine. Ti sistemi delujejo z usklajenim delovanjem (a) robotskega manipulatorja, (b) 3D sistema strojnega vida in (c) robotskih prijemal. Integracija z avtomatskim regalnim skladiščnim sistemom (AS/RS), omogoča učinkovit način za izboljšanje procesa komisioniranja naročil. V tej študiji smo preizkusili delovanje izbranega 3D sistema strojnega vida na podlagi dveh ključnih parametrov: načina zaznavanja in stopnje napolnjenosti zaboja. Izvedli smo vrsto strukturiranih laboratorijskih preizkusov z uporabo sodelujočega robota UR5e, opremljenega s tremi vrstami prijemal in 3D sistemom vida Pickit M-HD2. Predmeti različnih oblik in postavitve so bili preizkušeni pri različnih načinih zaznavanja in stopnjah napolnjenosti zaboja. Hitrejši načini zaznavanja so zmanjšali čas procesiranja, a povzročili več napak pri zaznavanju, zlasti pri kompleksnih oblikah ali visoko napolnjenih zabojih. Počasnejši načini so povečali natančnost, vendar podaljšali cikel delovanja. Najboljše razmerje med časom in natančnostjo je dosegel običajni (normalni) način zaznavanja. Zanesljivost zaznavanja se je zmanjšala pri višjih stopnjah napolnjenosti in pri nepravilno oblikovanih objektih zaradi zakrivanja in omejene vidljivosti. Analiza časa zaznavanja in uspešnosti zaznavanja je pokazala, da lahko ustrezna nastavitev sistema bistveno izboljša zanesljivost in pretočnost v robotskih sistemih komisioniranja, integriranih z AS/RS. intralogistics Robotic Bin-Picking machine vision system object detection intralogistika robotski sistemi komisioniranja sistem strojnega vida zaznava objektov true true false [S. E. Mambayil Ebrahimkutty] Angleški jezik Slovenski jezik Diplomsko delo/naloga 2025-07-15 09:13:16 2025-07-31 11:53:42 2025-08-01 03:08:57 0000-00-00 00:00:00 2025 0 Maribor 0 Celje 1 spletni vir (1 datoteka PDF (XIX, 69 str., 3 str. pril.)) 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 007.52:621.86(043.2) 244446723 UN_Mambayil_Ebrahimkutty_Suhaib_Ebrahim_2025.pdf UN_Mambayil_Ebrahimkutty_Suhaib_Ebrahim_2025.pdf 1 37AB735FDECA09F010218A48BE962FAA 2fcbda19195ccfcfeffb65b382edba7f432f714e336b8c5c1b7f816084b6f01c af03ff6d-686b-11f0-8a0a-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=194050 Fakulteta za logistiko 0 0 0