Módulo robótico para la clasificación de lulos (Solanum Quitoense) implementando visión artificial
En este artículo se expone el diseño e implementación de un módulo robótico para la clasificación de lulos integrando técnicas de control, visión artificial y robótica. El proceso que permite la clasificación de lulos opera sobre algoritmos para el control de un brazo robótico de 5 GDL, que basado e...
- Autores:
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Contreras Parada, Pedro Alexander
Peña Cortés, César Augusto
Riaño Jaimes, Cristhian Iván
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11323/12082
https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/343
- Palabra clave:
- Visión Artificial
Brazo Robótico
Cinemática Inversa
Cinemática Directa
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En este artículo se expone el diseño e implementación de un módulo robótico para la clasificación de lulos integrando técnicas de control, visión artificial y robótica. El proceso que permite la clasificación de lulos opera sobre algoritmos para el control de un brazo robótico de 5 GDL, que basado en la información obtenida con técnicas de visión de artificial permite seleccionar lulos con características previamente definidas por el usuario, como son tamaño, color e imperfecciones en el fruto. Se inicia realizando un diseño CAD del módulo, el cual permite establecer las propiedades físicas, definir materiales, técnicas de fabricación y realizar estudio de movimiento de los distintos mecanismos involucrados en el proceso. Se implementaron los algoritmos de control, la cinemática del brazo robótico y los algoritmos de visión artificial. El resultado se resume en un módulo robótico de carácter académico que permite la clasificación de lulos. |
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Se inicia realizando un diseño CAD del módulo, el cual permite establecer las propiedades físicas, definir materiales, técnicas de fabricación y realizar estudio de movimiento de los distintos mecanismos involucrados en el proceso. Se implementaron los algoritmos de control, la cinemática del brazo robótico y los algoritmos de visión artificial. 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Reid, “Agricultural robotics [TC Spotlight]”, Robotics & Automation Magazine, IEEE, vol.16, n° 4, pp.16,16, 19, December 2009.A. Ming and H. Ma, “A blob detector in color images”, Proceedings of the 6th ACM international conference on Image and video retrieval, pp. 364,370, 2007.T. Theodoridis and Hu Huosheng, “Toward Intelligent Security Robots: A Survey”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, vol. 42, n° 6, pp.1219, 1230, Nov. 2012.C. Riaño, C. Peña, and A. Pardo, “Approach in the Optimal Development of Parallel Robot for Educational Applications”, Proceedings of the WSEAS international conference on Recent Advances in Intelligent Control, Modelling and Simulation (ICMS), pp.145,150, January 2014.C. Peña, E. Yime, and I. Banfield, “Dimensional calculation optimal platform Stewart-Gough type parallel to pedagogical applications using genetic algorithms”, Inge-CUC, vol. 7, n° 1, pp.127,138, Oct. 2011.M. J. Schuster, D. Jain, M. 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