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...

Full description

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
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Rights
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spelling Restrepo Leal, Diego AndrésNoguera Polania, José FernandoJiménez Pérez, Stephen Manuel2024-07-19T19:20:56Z2024-07-19T19:20:56Z2024-06-24Jiménez Pérez, S. M. (2024). 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. [Tesis de pregrado, Universidad Cooperativa de Colombia]. Repositorio Institucional Universidad Cooperativa de Colombia.https://hdl.handle.net/20.500.12494/56419El 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.The purpose of this degree work is to address the lack of implementation of artificial intelligence systems in the automation industry in Colombia. An artificial vision system based on convolutional neural networks (CNNs) techniques is proposed for the detection of elements, allowing their transfer to a desired trajectory by means of robotic arms. The system includes a subsystem that manages a robotic arm with a predefined trajectory, establishing all the communication through the ROS Framework, and a machine vision detection subsystem using the CNNs technique. The results evidence the accuracy of the sensing model and the effectiveness of the ROS implementation, validating the advantage of the system designed with artificial intelligence. This demonstrates the ability of the system to adapt to various detection problems in the industry, contributing to increased automation and decreased human failures.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. -- 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. -- Dedicatoria. -- Agradecimientos. -- Tabla de contenido. -- Resumen. -- Abstract. -- Capítulo i:. -- 1.1 Introducción. -- 1.2 Planteamiento del problema. -- 1.2.1 Descripción del problema. -- 1.2.2 Formulación del problema. -- 1.3 Objetivos. -- 1.3.1 Objetivo general. -- 1.3.2 Objetivos específicos. -- 1.3.2.1 Configurar un sistema que permita dar instrucciones precisas a un brazo robótico para realizar tareas de detección y traslado de objetos. -- 1.3.2.2 Seleccionar un modelo de inteligencia artificial adecuado para la visión artificial, enfocado en la clasificación precisa de objetos. -- 1.3.2.3 Entrenar el modelo seleccionado de visión artificial utilizando conjuntos de datos específicos para mejorar la precisión y la eficacia en la clasificación de objetos. -- 1.3.2.4 Integrar el sistema de actuadores para el brazo robótico con el sistema de visión artificial, asegurando una comunicación eficiente y una operación coordinada para la detección y traslado de objetos. -- 1.4 Justificación. -- 1.5 Marco referencial. -- 1.5.1 Linux ubuntu. -- 1.5.2 Robot operating system (ros). -- 1.5.2.1 Nodos. -- 1.5.2.2 Topics. -- 1.5.2.3 Roscore (master-node). -- 1.5.2.4 Nodo publisher y nodo subscriber. -- 1.5.3 Dynamixel sdk. -- 1.5.4 Modelo de una neurona. -- 1.5.4.1 Función de activación. -- 1.5.5 Redes neuronales de convolución (cnns). -- 1.5.5.1 Imagen de entrada. -- 1.5.5.2 Capa de convolución. -- 1.5.5.3 Capa de rectified linear unit (relu). -- 1.5.5.4 Capa de max pooling (mp). -- 1.5.5.5 Capa de flattening. -- 1.5.5.6 Capa de full connection. -- 1.6 Estado de arte. -- 1.6.1 Trabajos previos. -- 1.6.1.1 Framework for fish freshness detection and rotten fish removal in bangladesh using mask r–cnn method with robotic arm and fisheye análisis. -- 1.6.1.2 Robotic arms in precision agriculture: a comprehensive review of the technologies, applications, challenges, and future prospects. -- 1.6.1.3 Design and development of a robotic arm for an assistive robot using ros. -- 1.6.1.4 Redes neuronales de convolución, robótica y automatización. -- 1.6.2 Contribución. -- Capítulo ii:. -- 2.1 Metodología. -- 2.2 Tipo de estudio. -- 2.3 Fuentes de recolección de información. -- 2.3.1 Fuentes primarias. -- 2.3.2 Fuentes secundarias. -- 2.2 Preparación del entorno. -- 2.2.1 Configuración del entorno de trabajo. -- 2.2.1.1 Instalación de las librerías y paquetes utilizados. -- 2.2.1.2 Instalación de softwares. -- 2.2.2 Adquisición de los ángulos para la trayectoria deseada. -- 2.2.3 Algoritmo de movimiento. -- 2.3 Visión. -- 2.3.1 Selección del algoritmo de visión artificial. -- 2.3.2 Adquisición de imágenes. -- 2.3.3 Entrenamiento del algoritmo de visión artificial. -- 2.4 Integración de los sistemas. -- Capítulo iii:. -- 3.1 Resultados. -- Capítulo iv:. -- 4.1 Conclusiones. -- Referencias. -- Anexos. -- Enlaces. -- RecomendacionesPregradoIngeniero electrónico56 p.application/pdfspaUniversidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería Electrónica, Santa MartaIngeniería ElectrónicaIngenieríasSanta MartaSanta Martahttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2620 - Ingeniería y operaciones afinesAutomatizaciónBrazo robóticoCNNsIAAutomationRobotic armCNNsAIInteligencia artificial aplicada con el uso de redes neuronales de convolución (CNNs) para la detección y traslado de objetos por medio de un brazo robóticoTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAbellán Sánchez, D. 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