Inteligencia artificial aplicada con el uso de redes neuronales de convolución (CNNs) para la detección y traslado de objetos por medio de un brazo robótico

El propósito de este trabajo de grado es abordar la carencia en la industria de automatización en Colombia en cuanto a la implementación de sistemas de inteligencia artificial. Se propone un sistema de visión artificial basado en técnicas de redes neuronales convolucionales (CNNs) para la detección de elementos, permitiendo su traslado a una trayectoria deseada mediante brazos robóticos. El sistema incluye un subsistema que maneja un brazo robótico con una trayectoria predefinida, estableciendo toda la comunicación a través del Framework ROS, y un subsistema de detección de visión artificial utilizando la técnica de CNNs. Los resultados evidencian la precisión del modelo de detección y la eficacia de la implementación de ROS, validando la ventaja del sistema diseñado con inteligencia artificial. Esto demuestra la capacidad del sistema para adaptarse a diversos problemas de detección en la industria, contribuyendo al aumento de la automatización y la disminución de fallas humanas.

• Autores: Jiménez Pérez, Stephen Manuel
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Cooperativa de Colombia
• Repositorio: Repositorio UCC
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/56419
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12494/56419
• Palabra clave: 620 - Ingeniería y operaciones afines; Automatización; Brazo robótico; CNNs; IA; Automation; Robotic arm; CNNs; AI
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/