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...

Full description

Autores:
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:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/1819
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11323/1819
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Palabra clave:
Visión Artificial
Brazo Robótico
Cinemática Inversa
Cinemática Directa
Computer Vision
Robotic Arm
Inverse Kinematics
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description 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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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.This paper describes the design and implementation of a robotic module for Solanum Quitoense classification using control techniques, computer vision and robotics. The process that allows the classification of Solanum Quitoense (or lulo) operates on algorithms to control a 5 degrees-of-freedom robotic arm that, based on the information obtained from computer vision techniques, selects lulos with features previously defined by the user, such as size, color, and imperfections in the fruit. Everything starts by making a CAD module design which allows establishing physical properties, defining materials and manufacturing techniques and performing a motion study of the different mechanisms involved in the process. Subsequently, control algorithms, robotic arm kinematics and computer vision algorithms are implemented. The result is summarized in an academic-based robotic module that allows lulo classification.Contreras Parada, Pedro Alexander-d81d2e8e-a364-48cb-b47a-18e4aa3f964c-0Peña Cortés, César Augusto-8037a375-5595-4ab9-a1d2-47dd3dde7df0-0Riaño Jaimes, Cristhian Iván-52d1365d-27f9-4a8e-91f5-5b120f7fa316-0application/pdfspaCorporación Universidad de la CostaINGE CUC; Vol. 10, Núm. 1 (2014)INGE CUCINGE CUC[1] J. Billingsley, D. Oetomo, J. Reid, “Agricultural robotics [TC Spotlight]”, Robotics & Automation Magazine, IEEE, vol.16, n° 4, pp.16,16, 19, December 2009.[2] 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.[3] 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.[4] C. Riaño, C. Peña, and A. 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