Object Detection and Pose Estimation with RGB-D Camera for Supporting Robotic Bin-Picking
ABSTRAK Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeteksi objek dan mengestimasi pose objek menggunakan kamera RGB-D. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan pemrosesan data pada citra RGB dan citra depth saja, tanpa menggunakan point cloud, seperti pada umumnya. Metode yang diusulkan mendeteksi po...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Teknik Elektro Institut Teknologi Nasional Bandung
2023-01-01
|
| Series: | Jurnal Elkomika |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://ejurnal.itenas.ac.id/index.php/elkomika/article/view/7812 |
| _version_ | 1797830136542789632 |
|---|---|
| author | EKO RUDIAWAN JAMZURI RISKA ANALIA SUSANTO SUSANTO |
| author_facet | EKO RUDIAWAN JAMZURI RISKA ANALIA SUSANTO SUSANTO |
| author_sort | EKO RUDIAWAN JAMZURI |
| collection | DOAJ |
| description | ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeteksi objek dan mengestimasi pose objek menggunakan kamera RGB-D. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan pemrosesan data pada citra RGB dan citra depth saja, tanpa menggunakan point cloud, seperti pada umumnya. Metode yang diusulkan mendeteksi posisi dan orientasi objek menggunakan DRBox-v2 dari Region of Interest (ROI), yang sebelumnya diperoleh dari pendeteksian pada penanda ArUco. Hasil deteksi objek kemudian diskalakan dan digunakan pada citra depth untuk mendapatkan perkiraan posisi dan orientasi objek. Dari sisi pendeteksi objek, usulan metode memperoleh nilai Average Precision (AP) sebesar 0,740. Sedangkan untuk estimator pose, usulan metode menghasilkan kesalahan posisi rata-rata 13,36 mm dan kesalahan orientasi rata-rata 0,75 derajat. Metode yang diusulkan berpotensi menjadi alternatif sistem deteksi objek dan estimasi pose pada kamera RGB-D yang tidak memerlukan pemrosesan point cloud dan tidak memerlukan model referensi objek.
Kata kunci: deteksi objek, estimasi pose, DRBox, ArUco, bin-picking
ABSTRACT
This study aims to detect objects and estimate the object's pose using an RGB-D camera. In this study, we proposed data processing on RGB images and depth images only, without using point clouds, as in general. The proposed method detected the object's position and orientation using the DRBox-v2 from the Region of Interest (ROI), which was previously obtained from detecting ArUco markers. The object detection results were then scaled and used in the depth image to get the object's approximate position and orientation. In object detection, the proposed method obtained an Average Precision (AP) value of 0.740. As for the pose estimator, our method generated an average position error of 13.36 mm and an average orientation error of 0.75 degrees. Therefore, this method can be an alternative object detection and pose estimation system on an RGB-D camera that does not require point cloud processing and an object reference model.
Keywords: object detection, pose estimation, DRBox, ArUco, bin-picking |
| first_indexed | 2024-04-09T13:31:20Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-f2f9c01681ff4fb39249893662904aed |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2338-8323 2459-9638 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-04-09T13:31:20Z |
| publishDate | 2023-01-01 |
| publisher | Teknik Elektro Institut Teknologi Nasional Bandung |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Elkomika |
| spelling | doaj.art-f2f9c01681ff4fb39249893662904aed2023-05-10T02:23:10ZindTeknik Elektro Institut Teknologi Nasional BandungJurnal Elkomika2338-83232459-96382023-01-0111110.26760/elkomika.v11i1.1282829Object Detection and Pose Estimation with RGB-D Camera for Supporting Robotic Bin-PickingEKO RUDIAWAN JAMZURI0RISKA ANALIA1SUSANTO SUSANTO2Politeknik Negeri BatamPoliteknik Negeri BatamPoliteknik Negeri BatamABSTRAK Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeteksi objek dan mengestimasi pose objek menggunakan kamera RGB-D. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan pemrosesan data pada citra RGB dan citra depth saja, tanpa menggunakan point cloud, seperti pada umumnya. Metode yang diusulkan mendeteksi posisi dan orientasi objek menggunakan DRBox-v2 dari Region of Interest (ROI), yang sebelumnya diperoleh dari pendeteksian pada penanda ArUco. Hasil deteksi objek kemudian diskalakan dan digunakan pada citra depth untuk mendapatkan perkiraan posisi dan orientasi objek. Dari sisi pendeteksi objek, usulan metode memperoleh nilai Average Precision (AP) sebesar 0,740. Sedangkan untuk estimator pose, usulan metode menghasilkan kesalahan posisi rata-rata 13,36 mm dan kesalahan orientasi rata-rata 0,75 derajat. Metode yang diusulkan berpotensi menjadi alternatif sistem deteksi objek dan estimasi pose pada kamera RGB-D yang tidak memerlukan pemrosesan point cloud dan tidak memerlukan model referensi objek. Kata kunci: deteksi objek, estimasi pose, DRBox, ArUco, bin-picking ABSTRACT This study aims to detect objects and estimate the object's pose using an RGB-D camera. In this study, we proposed data processing on RGB images and depth images only, without using point clouds, as in general. The proposed method detected the object's position and orientation using the DRBox-v2 from the Region of Interest (ROI), which was previously obtained from detecting ArUco markers. The object detection results were then scaled and used in the depth image to get the object's approximate position and orientation. In object detection, the proposed method obtained an Average Precision (AP) value of 0.740. As for the pose estimator, our method generated an average position error of 13.36 mm and an average orientation error of 0.75 degrees. Therefore, this method can be an alternative object detection and pose estimation system on an RGB-D camera that does not require point cloud processing and an object reference model. Keywords: object detection, pose estimation, DRBox, ArUco, bin-pickinghttps://ejurnal.itenas.ac.id/index.php/elkomika/article/view/7812object detectionpose estimationdrboxarucobin-picking |
| spellingShingle | EKO RUDIAWAN JAMZURI RISKA ANALIA SUSANTO SUSANTO Object Detection and Pose Estimation with RGB-D Camera for Supporting Robotic Bin-Picking Jurnal Elkomika object detection pose estimation drbox aruco bin-picking |
| title | Object Detection and Pose Estimation with RGB-D Camera for Supporting Robotic Bin-Picking |
| title_full | Object Detection and Pose Estimation with RGB-D Camera for Supporting Robotic Bin-Picking |
| title_fullStr | Object Detection and Pose Estimation with RGB-D Camera for Supporting Robotic Bin-Picking |
| title_full_unstemmed | Object Detection and Pose Estimation with RGB-D Camera for Supporting Robotic Bin-Picking |
| title_short | Object Detection and Pose Estimation with RGB-D Camera for Supporting Robotic Bin-Picking |
| title_sort | object detection and pose estimation with rgb d camera for supporting robotic bin picking |
| topic | object detection pose estimation drbox aruco bin-picking |
| url | https://ejurnal.itenas.ac.id/index.php/elkomika/article/view/7812 |
| work_keys_str_mv | AT ekorudiawanjamzuri objectdetectionandposeestimationwithrgbdcameraforsupportingroboticbinpicking AT riskaanalia objectdetectionandposeestimationwithrgbdcameraforsupportingroboticbinpicking AT susantosusanto objectdetectionandposeestimationwithrgbdcameraforsupportingroboticbinpicking |