SORTED : Serial manipulator with Object Recognition Trough Edge Detection

Today, there is an increasing demand for smart robots that can make decisions on their own and cooperate with humans in changing environments. The application areas for robotic arms with camera vision are likely to increase in the future of artificial intelligence as algorithms become more adaptable and intelligent than ever. The purpose of this bachelor’s thesis is to develop a robotic arm that recognises arbitrarily placed objects with camera vision and has the ability to pick and place the objects when they appear in unpredictable positions. The robotic arm has three degrees of freedom and the construction is modularised and 3D-printed with respect to maintenance, but also in order to be adaptive to new applications. The camera vision sensor is integrated in an external camera tripod with its field of view over the workspace. The camera vision sensor recognises objects through colour filtering and it uses an edge detection algorithm to return measurements of detected objects. The measurements are then used as input for the inverse kinematics, that calculates the rotation of each stepper motor. Moreover, there are three different angular potentiometers integrated in each axis to regulate the rotation by each stepper motor. The results in this thesis show that the robotic arm is able to pick up to 90% of the detected objects when using barrel distortion correction in the algorithm. The findings in this thesis is that barrel distortion, that comes with the camera lens, significantly impacts the precision of the robotic arm and thus the results. It can also be stated that the method for barrel distortion correction is affected by the geometry of detected objects and differences in illumination over the workspace. Another conclusion is that correct illumination is needed in order for the vision sensor to differentiate objects with different hue and saturation.Idag ökar efterfrågan på smarta robotar som kan ta egna beslut och samarbeta med människor i föränderliga miljöer. Tillämpningsområdena för robotar med kamerasensorer kommer sannolikt att öka i en framtid av artificiell intelligens med algoritmer som blir mer intelligenta och anpassningsbara än tidigare. Syftet med detta kandidatexamensarbete är att utveckla en robotarm som, med hjälp av en kamerasensor, kan ta upp och sortera godtyckliga objekt när de uppträder på oförutsägbara positioner. Robotarmen har tre frihetsgrader och hela konstruktionen är 3D-printad och modulariserad för att vara underhållsvänlig, men också anpassningsbar för nya tillämpningsområden. Kamerasensorn ¨ar integrerad i ett externt kamerastativ med sitt synfält över robotarmens arbetsyta. Kamerasensorn detekterar objekt med hjälp av en färgfiltreringsalgoritm och returnerar sedan storlek, position och signatur för objekten med hjälp av en kantdetekteringsalgoritm. Objektens storlek används för att kalibrera kameran och kompensera för den radiella förvrängningen hos linsen. Objektens relativa position används sedan till invers kinematik för att räkna ut hur mycket varje stegmotor ska rotera för att erhålla den önskade vinkeln på varje axel som gör att gripdonet kan nå det detekterade objektet. Robotarmen har även tre olika potentiometrar integrerade i varje axel för att reglera rotationen av varje stegmotor. Resultaten i denna rapport visar att robotarmen kan detektera och plocka upp till 90% av objekten när kamerakalibrering används i algoritmen. Slutsatsen från rapporten är att förvrängningen från kameralinsen har störst påverkan på robotarmens precision och därmed resultatet. Det går även att konstatera att metoden som används för att korrigera kameraförvrängningen påverkas av geometrin samt orienteringen av objekten som ska detekteras, men framför allt variationer i belysning och skuggor över arbetsytan. En annan slutsats är att belysningen över arbetsytan är helt avgörande för om kamerasensorn ska kunna särskilja objekt med olika färgmättad och nyans

Scenariomodellering för hållbara transporter : En metod för att framtidssäkra modulära koncept för elektrifierade lastbilar

Today, one of the greatest concerns for companies is how well their business will fit their future markets. However, predicting how the future will unfold is almost impossible for many industries, but companies that fail to prepare their products for future markets will most likely face substantial problems. Consequently, many companies have drawn their interest to product development strategies that cope with an unpredictable future, and research has highlighted Modularization as one such strategy. Nevertheless, there are no current methods that integrate future studies into the modularization process. Besides, there are no methods that evaluate the resilience of modular configurations against future scenarios. In the absence of such methods, this study targets the gap between future studies and modularization. The objective is to explore how scenario modeling can be used in the modularization process to evaluate the fitness of modular configurations against future conditions. The study scope is a simplified inter-urban transport mission with a particular focus on battery-electric and fuel-cell electric trucks. To meet the objective, this study builds upon a scenario framework from previous research that provides possible but yet distinctive futures within the transportation industry. Further, the future scenarios are bridged to the modularization process by transitioning the most important customer values from the scenarios to measurable design variables. Subsequently, by assigning weights to the customer values in accordance with scenario narratives, the overall efficiency of 42 unique modular configurations could be evaluated against the presumed importance of future customer values. Those findings were used to assess the relative performance of modules with respect to multiple futures and to provide reflections on the most and least robust modular design and configuration choices across multiple futures. In summary, the contribution from this method is shown to be two-fold. On the one hand, the model can provide insights and directions on the future resilience of modular concepts in the early stages of product development processes. On the other hand, it can be used in recurring performance assessments of modular configurations and guide optimization of module variants to prepare modular product configurations for multiple scenarios. Ett av de största bekymren för företag idag är alltjämt hur bra deras verksamhet kommer möta framtidens kundbehov. Emellertid är det nästan omöjligt att förutspå hur framtiden kommer utvecklas inom många branscher, men samtidigt möter företag överhängande operationella förluster om de misslyckas med att adressera framtidens behov. Föga förvånande har många företag börjat intressera sig för flexibla produktutvecklingsstrategier som kan hantera en oförutsägbar framtid och tidigare forskning har belyst Modularisering som en sådan strategi. Däremot finns det i dagsläget inga nuvarande metoder som tar hänsyn till framtidsstudier i modulariseringsprocessen. Dessutom verkar det inte finnas några metoder som utvärderar effektiviteten hos modulära konfigurationer med avseende på olika framtidsscenarier. I avsaknad av sådana metoder riktar sig detta examensarbete mot gapet mellan framtidsstudier och modularisering av produkter. Syftet är att undersöka hur scenariomodellering kan användas i modulariseringsprocessen för att utvärdera robustheten hos moduler gentemot olika framtidsscenarier. Studien är avgränsad mot inter-urbana transportuppdrag med ett särskilt fokus på batteridrivna och vätgasdrivna lastbilar. För att uppnå forskningssyftet bygger uppsatsen på scenariomodellering från tidigare forskning som bidrar med en uppsättning av möjliga men ändå distinkta framtidsscenarier. Vidare kunde framtidsscenarierna sammanlänkas med modulariseringsprocessen genom att extrahera de viktigaste kundvärdena från framtidsscenarierna och översätta dessa till mätbara design variabler. Därefter kunde den totala effektiviteten för 42 unika lastbilskonfigurationer utvärderas mot framtidakundvärden genom att tilldela kundvärdena olika signifikansnivåer baserat på framtidsscenarierna. Dessaresultat användes för att bedöma konfigurationernas relativa prestanda mot olika framtidsscenarier. Resultatet användes också till att samla in data om modulernas robusthet och sedermera analysera lämpligheten hos enskilda moduler. Sammanfattningsvis bedöms bidraget från metoden vara av dubbel karaktär. Å ena sidan kan metoden ge insikter om den framtida lämpligheten hos modulära koncept i ett tidigt skede av produktutvecklingsprocessen. Samtidigt kan metoden användas i återkommande utvärderingar av modulkonfigurationer och som ledsagning för att optimera modulvarianter och förbereda modulära produktkonfigurationer mot flera framtidsscenarier.

SORTED : Serial manipulator with Object Recognition Trough Edge Detection

Today, there is an increasing demand for smart robots that can make decisions on their own and cooperate with humans in changing environments. The application areas for robotic arms with camera vision are likely to increase in the future of artificial intelligence as algorithms become more adaptable and intelligent than ever. The purpose of this bachelor’s thesis is to develop a robotic arm that recognises arbitrarily placed objects with camera vision and has the ability to pick and place the objects when they appear in unpredictable positions. The robotic arm has three degrees of freedom and the construction is modularised and 3D-printed with respect to maintenance, but also in order to be adaptive to new applications. The camera vision sensor is integrated in an external camera tripod with its field of view over the workspace. The camera vision sensor recognises objects through colour filtering and it uses an edge detection algorithm to return measurements of detected objects. The measurements are then used as input for the inverse kinematics, that calculates the rotation of each stepper motor. Moreover, there are three different angular potentiometers integrated in each axis to regulate the rotation by each stepper motor. The results in this thesis show that the robotic arm is able to pick up to 90% of the detected objects when using barrel distortion correction in the algorithm. The findings in this thesis is that barrel distortion, that comes with the camera lens, significantly impacts the precision of the robotic arm and thus the results. It can also be stated that the method for barrel distortion correction is affected by the geometry of detected objects and differences in illumination over the workspace. Another conclusion is that correct illumination is needed in order for the vision sensor to differentiate objects with different hue and saturation.Idag ökar efterfrågan på smarta robotar som kan ta egna beslut och samarbeta med människor i föränderliga miljöer. Tillämpningsområdena för robotar med kamerasensorer kommer sannolikt att öka i en framtid av artificiell intelligens med algoritmer som blir mer intelligenta och anpassningsbara än tidigare. Syftet med detta kandidatexamensarbete är att utveckla en robotarm som, med hjälp av en kamerasensor, kan ta upp och sortera godtyckliga objekt när de uppträder på oförutsägbara positioner. Robotarmen har tre frihetsgrader och hela konstruktionen är 3D-printad och modulariserad för att vara underhållsvänlig, men också anpassningsbar för nya tillämpningsområden. Kamerasensorn ¨ar integrerad i ett externt kamerastativ med sitt synfält över robotarmens arbetsyta. Kamerasensorn detekterar objekt med hjälp av en färgfiltreringsalgoritm och returnerar sedan storlek, position och signatur för objekten med hjälp av en kantdetekteringsalgoritm. Objektens storlek används för att kalibrera kameran och kompensera för den radiella förvrängningen hos linsen. Objektens relativa position används sedan till invers kinematik för att räkna ut hur mycket varje stegmotor ska rotera för att erhålla den önskade vinkeln på varje axel som gör att gripdonet kan nå det detekterade objektet. Robotarmen har även tre olika potentiometrar integrerade i varje axel för att reglera rotationen av varje stegmotor. Resultaten i denna rapport visar att robotarmen kan detektera och plocka upp till 90% av objekten när kamerakalibrering används i algoritmen. Slutsatsen från rapporten är att förvrängningen från kameralinsen har störst påverkan på robotarmens precision och därmed resultatet. Det går även att konstatera att metoden som används för att korrigera kameraförvrängningen påverkas av geometrin samt orienteringen av objekten som ska detekteras, men framför allt variationer i belysning och skuggor över arbetsytan. En annan slutsats är att belysningen över arbetsytan är helt avgörande för om kamerasensorn ska kunna särskilja objekt med olika färgmättad och nyans

SORTED : Serial manipulator with Object Recognition Trough Edge Detection

Today, there is an increasing demand for smart robots that can make decisions on their own and cooperate with humans in changing environments. The application areas for robotic arms with camera vision are likely to increase in the future of artificial intelligence as algorithms become more adaptable and intelligent than ever. The purpose of this bachelor’s thesis is to develop a robotic arm that recognises arbitrarily placed objects with camera vision and has the ability to pick and place the objects when they appear in unpredictable positions. The robotic arm has three degrees of freedom and the construction is modularised and 3D-printed with respect to maintenance, but also in order to be adaptive to new applications. The camera vision sensor is integrated in an external camera tripod with its field of view over the workspace. The camera vision sensor recognises objects through colour filtering and it uses an edge detection algorithm to return measurements of detected objects. The measurements are then used as input for the inverse kinematics, that calculates the rotation of each stepper motor. Moreover, there are three different angular potentiometers integrated in each axis to regulate the rotation by each stepper motor. The results in this thesis show that the robotic arm is able to pick up to 90% of the detected objects when using barrel distortion correction in the algorithm. The findings in this thesis is that barrel distortion, that comes with the camera lens, significantly impacts the precision of the robotic arm and thus the results. It can also be stated that the method for barrel distortion correction is affected by the geometry of detected objects and differences in illumination over the workspace. Another conclusion is that correct illumination is needed in order for the vision sensor to differentiate objects with different hue and saturation.Idag ökar efterfrågan på smarta robotar som kan ta egna beslut och samarbeta med människor i föränderliga miljöer. Tillämpningsområdena för robotar med kamerasensorer kommer sannolikt att öka i en framtid av artificiell intelligens med algoritmer som blir mer intelligenta och anpassningsbara än tidigare. Syftet med detta kandidatexamensarbete är att utveckla en robotarm som, med hjälp av en kamerasensor, kan ta upp och sortera godtyckliga objekt när de uppträder på oförutsägbara positioner. Robotarmen har tre frihetsgrader och hela konstruktionen är 3D-printad och modulariserad för att vara underhållsvänlig, men också anpassningsbar för nya tillämpningsområden. Kamerasensorn ¨ar integrerad i ett externt kamerastativ med sitt synfält över robotarmens arbetsyta. Kamerasensorn detekterar objekt med hjälp av en färgfiltreringsalgoritm och returnerar sedan storlek, position och signatur för objekten med hjälp av en kantdetekteringsalgoritm. Objektens storlek används för att kalibrera kameran och kompensera för den radiella förvrängningen hos linsen. Objektens relativa position används sedan till invers kinematik för att räkna ut hur mycket varje stegmotor ska rotera för att erhålla den önskade vinkeln på varje axel som gör att gripdonet kan nå det detekterade objektet. Robotarmen har även tre olika potentiometrar integrerade i varje axel för att reglera rotationen av varje stegmotor. Resultaten i denna rapport visar att robotarmen kan detektera och plocka upp till 90% av objekten när kamerakalibrering används i algoritmen. Slutsatsen från rapporten är att förvrängningen från kameralinsen har störst påverkan på robotarmens precision och därmed resultatet. Det går även att konstatera att metoden som används för att korrigera kameraförvrängningen påverkas av geometrin samt orienteringen av objekten som ska detekteras, men framför allt variationer i belysning och skuggor över arbetsytan. En annan slutsats är att belysningen över arbetsytan är helt avgörande för om kamerasensorn ska kunna särskilja objekt med olika färgmättad och nyans

Scenariomodellering för hållbara transporter : En metod för att framtidssäkra modulära koncept för elektrifierade lastbilar

Today, one of the greatest concerns for companies is how well their business will fit their future markets. However, predicting how the future will unfold is almost impossible for many industries, but companies that fail to prepare their products for future markets will most likely face substantial problems. Consequently, many companies have drawn their interest to product development strategies that cope with an unpredictable future, and research has highlighted Modularization as one such strategy. Nevertheless, there are no current methods that integrate future studies into the modularization process. Besides, there are no methods that evaluate the resilience of modular configurations against future scenarios. In the absence of such methods, this study targets the gap between future studies and modularization. The objective is to explore how scenario modeling can be used in the modularization process to evaluate the fitness of modular configurations against future conditions. The study scope is a simplified inter-urban transport mission with a particular focus on battery-electric and fuel-cell electric trucks. To meet the objective, this study builds upon a scenario framework from previous research that provides possible but yet distinctive futures within the transportation industry. Further, the future scenarios are bridged to the modularization process by transitioning the most important customer values from the scenarios to measurable design variables. Subsequently, by assigning weights to the customer values in accordance with scenario narratives, the overall efficiency of 42 unique modular configurations could be evaluated against the presumed importance of future customer values. Those findings were used to assess the relative performance of modules with respect to multiple futures and to provide reflections on the most and least robust modular design and configuration choices across multiple futures. In summary, the contribution from this method is shown to be two-fold. On the one hand, the model can provide insights and directions on the future resilience of modular concepts in the early stages of product development processes. On the other hand, it can be used in recurring performance assessments of modular configurations and guide optimization of module variants to prepare modular product configurations for multiple scenarios. Ett av de största bekymren för företag idag är alltjämt hur bra deras verksamhet kommer möta framtidens kundbehov. Emellertid är det nästan omöjligt att förutspå hur framtiden kommer utvecklas inom många branscher, men samtidigt möter företag överhängande operationella förluster om de misslyckas med att adressera framtidens behov. Föga förvånande har många företag börjat intressera sig för flexibla produktutvecklingsstrategier som kan hantera en oförutsägbar framtid och tidigare forskning har belyst Modularisering som en sådan strategi. Däremot finns det i dagsläget inga nuvarande metoder som tar hänsyn till framtidsstudier i modulariseringsprocessen. Dessutom verkar det inte finnas några metoder som utvärderar effektiviteten hos modulära konfigurationer med avseende på olika framtidsscenarier. I avsaknad av sådana metoder riktar sig detta examensarbete mot gapet mellan framtidsstudier och modularisering av produkter. Syftet är att undersöka hur scenariomodellering kan användas i modulariseringsprocessen för att utvärdera robustheten hos moduler gentemot olika framtidsscenarier. Studien är avgränsad mot inter-urbana transportuppdrag med ett särskilt fokus på batteridrivna och vätgasdrivna lastbilar. För att uppnå forskningssyftet bygger uppsatsen på scenariomodellering från tidigare forskning som bidrar med en uppsättning av möjliga men ändå distinkta framtidsscenarier. Vidare kunde framtidsscenarierna sammanlänkas med modulariseringsprocessen genom att extrahera de viktigaste kundvärdena från framtidsscenarierna och översätta dessa till mätbara design variabler. Därefter kunde den totala effektiviteten för 42 unika lastbilskonfigurationer utvärderas mot framtidakundvärden genom att tilldela kundvärdena olika signifikansnivåer baserat på framtidsscenarierna. Dessaresultat användes för att bedöma konfigurationernas relativa prestanda mot olika framtidsscenarier. Resultatet användes också till att samla in data om modulernas robusthet och sedermera analysera lämpligheten hos enskilda moduler. Sammanfattningsvis bedöms bidraget från metoden vara av dubbel karaktär. Å ena sidan kan metoden ge insikter om den framtida lämpligheten hos modulära koncept i ett tidigt skede av produktutvecklingsprocessen. Samtidigt kan metoden användas i återkommande utvärderingar av modulkonfigurationer och som ledsagning för att optimera modulvarianter och förbereda modulära produktkonfigurationer mot flera framtidsscenarier.

Handelshögskolan VID GÖTEBORGS UNIVERSITET

Usability grading of a learner adaptive syste

Dietary patterns, untargeted metabolite profiles and their association with colorectal cancer risk

Abstract We investigated data-driven and hypothesis-driven dietary patterns and their association to plasma metabolite profiles and subsequent colorectal cancer (CRC) risk in 680 CRC cases and individually matched controls. Dietary patterns were identified from combined exploratory/confirmatory factor analysis. We assessed association to LC–MS metabolic profiles by random forest regression and to CRC risk by multivariable conditional logistic regression. Principal component analysis was used on metabolite features selected to reflect dietary exposures. Component scores were associated to CRC risk and dietary exposures using partial Spearman correlation. We identified 12 data-driven dietary patterns, of which a breakfast food pattern showed an inverse association with CRC risk (OR per standard deviation increase 0.89, 95% CI 0.80–1.00, p = 0.04). This pattern was also inversely associated with risk of distal colon cancer (0.75, 0.61–0.96, p = 0.01) and was more pronounced in women (0.69, 0.49–0.96, p = 0.03). Associations between meat, fast-food, fruit soup/rice patterns and CRC risk were modified by tumor location in women. Alcohol as well as fruit and vegetables associated with metabolite profiles (Q2 0.22 and 0.26, respectively). One metabolite reflecting alcohol intake associated with increased CRC risk, whereas three metabolites reflecting fiber, wholegrain, and fruit and vegetables associated with decreased CRC risk