Automatizacin̤ del proceso de ensamble utilizando visin̤ artificial
La planificacin̤ y la gua̕ del movimiento en los robots ha sido cada vez mas compleja debido a la gran variedad de aplicaciones en las que se utilizan, tareas extremadamente repetitivas en las ln̕eas tradicionales de ensamble o bien asistencia en los movimientos de operaciones quirr͠gicas muy precis...
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| Format: | Book |
| Language: | Spanish |
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| Online Access: | Automatizacin̤ del proceso de ensamble utilizando visin̤ artificial |
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| Summary: | La planificacin̤ y la gua̕ del movimiento en los robots ha sido cada vez mas compleja debido a la gran variedad de aplicaciones en las que se utilizan, tareas extremadamente repetitivas en las ln̕eas tradicionales de ensamble o bien asistencia en los movimientos de operaciones quirr͠gicas muy precisas.El presente artc̕ulo muestra un mťodo novedoso basado en la integracin̤ de un algoritmo de reconocimiento y una arquitectura neuronal para aplicaciones de reconocimiento invariante de objetos utilizando robots industriales auto-adaptivos que realicen tareas de ensamble. El mťodo utilizado en experimentaciones de laboratorio es ahora presentado como una tčnica robusta para el ensamble de piezas con robots guiados por visin̤ artificial. Nuevos objetos son aprendidos en tiempos de milisegundos y son clasificados posteriormente en ln̕ea para realizar ensambles en tiempo real. La arquitectura es primeramente entrenada con pistas, representando objetos diferentes que en la aplicacin̤ el robot tratar ̀de encontrar dentro de su espacio de trabajo para formar su base de conocimientos inicial . Esta informacin̤ dispara entonces el sub-sistema de aprendizaje en ln̕ea basado en la red neuronal artificial FuzzyARTMAP y el nuevo vector representativo de la imagen se sobre impone a las pistas iniciales, el robot aprende para identificar objetos que le son familiares y para aprender nuevos, de esta manera se integra un sistema robt̤ico mas complejo para diferentes aplicaciones en manufactura inteligente.La propuesta tecnolg̤ica presentada para el reconocimiento invariante de objetos, est ̀basada en el uso de formas cann̤icas dentro de la base primitiva de conocimiento y utilizando los aspectos y principios de Gestalt, para construir las piezas con esas formas cann̤icas agrupadas en diferentes maneras y siguiendo el conocimiento a priori considerando las formas de agrupamiento como pistas. El artc̕ulo muestra el diseǫ y resultados obtenidos con el uso de la tčnica descrita para reconocer piezas de ensamble dentro de una celda de manufactura inteligente. |
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