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L'objectif principal est de développer des méthodes avancées de vision par ordinateur permettant au robot d'identifier, de localiser et de manipuler efficacement les planches et les palettes, même dans des environnements complexes et changeants. Une attention particulière est portée sur la conception d'un algorithme de détection robuste, capable de reconnaître les planches de bois en se basant principalement sur la caractérisation de leur contour malgré des détails limités sur leur surface. À travers une série d'expériences, différentes techniques de reconnaissance sont évaluées et intégrées dans le système de vision du robot KUKA KR50 R 21000. Ce système exploite une combinaison de technologies logicielles avancées telles que VisionTech de KUKA et Vision Pro de Cognex, garantissant une détection précise des pièces de bois sur le convoyeur. Les résultats obtenus confirment la capacité du système à répondre aux exigences de l'industrie, offrant ainsi un potentiel significatif pour augmenter l'efficacité et la productivité des opérations de manipulation automatisée dans les usines de fabrication.","abstract_html":"Cette thèse, réalisée en collaboration avec l'entreprise Groupe-Savoie et le laboratoire RE.4.0, se concentre sur l'amélioration des capacités de manipulation des robots industriels pour la palettisation et l'assemblage automatique de planches de bois provenant d'un convoyeur. L'objectif principal est de développer des méthodes avancées de vision par ordinateur permettant au robot d'identifier, de localiser et de manipuler efficacement les planches et les palettes, même dans des environnements complexes et changeants. 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