Automated 3D burr detection in cast manufacturing using sparse convolutional neural networks

For automating deburring of cast parts, this paper proposes a general method for estimating burr height using 3D vision sensor that is robust to missing data in the scans and sensor noise. Specifically, we present a novel data-driven method that learns features that can be used to align clean CAD models from a workpiece database to the noisy and incomplete geometry of a RGBD scan. Using the learned features with Random sample consensus (RANSAC) for CAD to scan registration, learned features improve registration result as compared to traditional approaches by (translation error (Δ18.47 mm) and rotation error(Δ43∘)) and accuracy(35%) respectively. Furthermore, a 3D-vision based automatic burr detection and height estimation technique is presented. The estimated burr heights were verified and compared with measurements from a high resolution industrial CT scanning machine. Together with registration, our burr height estimation approach is able to estimate burr height similar to high resolution CT scans with Z-statistic value (z=0.279).publishedVersio

Apricot 2 - CT imaging of whole fish and fillets

The objectives of this project have been to image bones in whole fish and fillets in 9 different spices and to provide detailed information about the size, orientation and location of pinbones and the walking stick bone in fillets. For each spices 2-4 fillets were CT scanned and analyzed. The bones and fillet were segmented and length, thickness, position and orientation of the pinbones were estimated Comparison with manual control measurements for some of the fillets showed that all the bones were detected, but there were some deviations in the length and thickness measures. These deviations were mainly due to limitations in CT resolution. In this study we found that the spices have a mean pinbone thickness between 0.6-1.1 mm and mean length between 9-48 mm. We present in this report initial analysis of the data. However, the goal of this project has primarily been to assemble a relevant dataset as a basis for further analysis. To enable independent analysis, all data is made available electronically for download. Oppdragsgiver: FHFpublishedVersio

Jeg vil jo så gjerne forstå...! : en kvalitativ studie av tverrkulturelt samarbeid og kommunikasjon mellom minoritetsforeldre og helsesøstre, pedagogiske ledere og lærere

Sammendrag Formålet med prosjektet har vært å belyse ulike forhold i tverrkulturelt samarbeid. Hva ønsker profesjonelle og minoritetsforeldre å snakke om knyttet til kultur og oppdragelse? Jeg ønsket også å rette oppmerksomheten mot maktforholdet mellom minoriteter og majoritet, og se på hva dette har å si for utvikling av positiv tverrkulturell kommunikasjon. I tillegg ønsket jeg å finne noe ut om på hvilken måte tverrkulturelle temaer presenteres på av profesjonelle og minoritetsforeldre. For å belyse disse spørsmålene, har jeg tatt i bruk fokusgruppemetoden, som er en kvalitativ metode. Jeg har gjennomført seks fokusgruppeintervjuer. I tre av gruppene deltok henholdsvis tamilske, somaliske og pakistanske mødre. De tre andre gruppene besto av norske helsesøstre, pedagogiske ledere og lærere i grunnskolen. Gruppenes størrelse varierte fra tre til sju deltakere. Jeg gjennomførte ett intervju i hver gruppe. I mødregruppene benyttet jeg tolk. Som grunnlag for valg av teori og drøfting av resultatene, tar jeg utgangspunkt i sosialkonstruktivistisk og hermeneutisk vitenskapsteori. I kapittel 4, som jeg kaller Teoretisk runddans, drøfter jeg begrepene kultur, tverrkulturell kommunikasjon, identitet og oppdragelse. Kultur står som et overordnet begrep i denne sammenhengen. Som analyseverktøy tar jeg i bruk begrepene koding, kategorisering og begrepsfesting (oversatt fra det danske begrepsliggørelse). I kapittel 8 drøfter jeg innholdet i de kategoriene jeg kom frem til i analysearbeidet. I tillegg analyserer og drøfter jeg den sosiale interaksjonen i gruppene. I dette arbeidet tar jeg utgangspunkt i sosial interaksjonsteori. Med utgangspunkt i mine spørsmål, har deltakerne trukket frem ulike aspekter som opptar dem i hverdagen knyttet til oppdragelse av minoritetsspråklige barn. Gjennom den sosiale interaksjonen i gruppene har deltakerne både indirekte og direkte presentert viktige relasjonelle aspekter i et samarbeidsforhold. De har presentere seg selv og kulturelle temaer på ulike måter. Det er relativt stort samsvar i hvilke temaer deltakerne var opptatt av i tverrkulturelt samarbeid. Forskjellen ligger i hva mødrene og de profesjonelle la i de ulike begrepene. Her kom det frem relativt klare forskjeller. Dette viste seg spesielt tydelig i sammenheng med temaet respekt. De profesjonelle brukte mest begrepet grensesetting, mens mødrene snakket om respekt. Innholdet i dette og andre temaer innenfor oppdragelse fortalte om, at ulike kulturelle verdier har betydning for deltakernes omsorgspraksis. Jeg drøfter disse forskjellene ut fra beskrivelser av oppdragelse og barns rolle i familien i henholdsvis tradisjonelt kollektivistisk samfunn og moderne individualistisk samfunn. Alle deltakerne brukte kulturbegrepet mye og oftest i sammenheng med forklaring av forskjeller mellom seg selv og andre. I samtalene om oppdragelse og kommunikasjon uttrykte de en oppfatning om at kulturer er forskjellige. Mødrene snakket mye i vi-form, mens de profesjonelle snakket mer i jeg - og man - form. Dette viser at mødrene opplever en sterkere gruppetilhørighet til egen kultur. Lojalitet til gruppen står sterkere enn i vestlige kulturer, hvor individets rett til å foreta egne valg er sentralt. I alle fokusgruppeintervjuene kom det frem mange antagelser om den andre. De forekom oftest i profesjonsgruppene. Mødrene presenterte kulturelle temaer ved å fortelle historier fra egen oppvekst i hjemlandet og fra sin hverdag i Norge. De profesjonelle formidlet også mange erfaringer fra eget yrkesliv, men i tillegg rettet de blikket fremover ved å reflektere over hvordan de ønsket tverrkulturelt samarbeid bør fungere. Mødrenes historier sier mye om deres opplevelse av å tilhøre minoritetsgrupper i samfunnet. Dette kom frem både i forhold til meg og i samtaler som handlet om språk, forståelse, barnevernet og bruk av tolk. De formidlet at de opplevde seg som stigmatiserte p.g.a. medias omtale av enkelte minoritetsforeldre som slår sine barn. Et flertall av mødrene var redde for barnevernet og for at barna skulle bli tatt fra dem. De mente at barnevernet tok parti med barna og ikke snakket med foreldrene. Alle deltakerne formidlet et genuint ønske om å bli oppfattet av hverandre som gode omsorgspersoner og nære voksenpersoner for barna. De uttrykte alle vilje til å tenke kreativt i forbindelse med utvikling av samarbeidet dem imellom. Mødrene presiserte spesielt tydelig at de ville det beste for barna sine, men at det var vanskelig å oppdra barn i Norge. De opplevde at barna deres til en viss grad ble oppfordret av skole og barnehage til ikke å følge foreldrenes regler og skikker. Til slutt i oppgaven presenterer jeg noen vyer om hva jeg tenker kan være viktig å arbeide videre med i tverrkulturelt samarbeid. Politikerne har i mange år vært opptatt av å arbeide med inkludering og likeverd, noe som er nedfelt i flere offentlige dokumenter. Man må allikevel spørre seg hvor mange av disse målene og visjonene som har gitt konkrete konsekvenser for samlivet mellom majoriteten og minoriteter i samfunnet

Apricot anatomy. Measures of pinbones in fish fillets using CT

The objectives of this project have been to provide detailed information about the size, orientation and location of pinbones in fillets of cod, haddock, saithe and salmon. For each spices 16 fillets were CT scanned and analyzed. The bones and fillet were segmented and length, thickness, position and orientation of the pinbones were estimated. Comparison with manual control measurements for some of the fillets showed that all the bones were detected, but there were some deviations in the length and thickness measures. These deviations were mainly due to limitations in CT resolution. In this study we found that all the spices have a mean pinbone thickness of 0.8-0.9mm, the mean number of bones is 7 for saithe and haddock, 13 for cod and 29 for salmon.  We present in this report initial analysis of the data. However, the goal of this project has primarily been to assemble a relevant dataset as a basis for further analysis. To enable independent analysis, all data is made available electronically for download. Oppdragsgiver: FH

Bin Picking of Reflective Steel Parts using a Dual-Resolution Convolutional Neural Network Trained in a Simulated Environment

We consider the case of robotic bin picking of reflective steel parts, using a structured light 3D camera as a depth imaging device. In this paper, we present a new method for bin picking, based on a dual-resolution convolutional neural network trained entirely in a simulated environment. The dualresolution network consists of a high resolution focus network to compute the grasp and a low resolution context network to avoid local collisions.The reflectivity of the steel parts result in depth images that have a lot of missing data. To take this into account, training of the neural net is done by domain randomization on a large set of synthetic depth images that simulate the missing data problems of the real depth images. We demonstrate both in simulation and in a real-world test that our method can perform bin picking of reflective steel part

Bin Picking of Reflective Steel Parts Using a Dual-Resolution Convolutional Neural Network Trained in a Simulated Environment

We consider the case of robotic bin picking of reflective steel parts, using a structured light 3D camera as a depth imaging device. In this paper, we present a new method for bin picking, based on a dual-resolution convolutional neural network trained entirely in a simulated environment. The dual-resolution network consists of a high resolution focus network to compute the grasp and a low resolution context network to avoid local collisions. The reflectivity of the steel parts result in depth images that have a lot of missing data. To take this into account, training of the neural net is done by domain randomization on a large set of synthetic depth images that simulate the missing data problems of the real depth images. We demonstrate both in simulation and in a real-world test that our method can perform bin picking of reflective steel parts