Control de un brazo robótico para clasificar objetos sólidos con formas definidas utilizando visión estereoscópica

Abstract

En el presente proyecto se muestra la implementación de un módulo didáctico, en el cual se utiliza visión estereoscópica para realizar una estimación de profundidad, y de esta manera identificar las coordenadas (x,y,z) de objetos sólidos con formas definidas, los cuales posteriormente se pueden manipular y clasificar de acuerdo a su forma y color mediante un brazo robótico comercial. Con este objetivo se han desarrollado algoritmos en dos plataformas computacionales: LabVIEW, el cual adquiere las imágenes y controla el brazo robótico; y, Matlab, donde se resuelve el problema de visión estereoscópica. Adicionalmente, se desarrolló una aplicación para la identificación de frutas, la cual mediante una red neuronal artificial entrenada con las características de color y textura puede identificar: Limones, Manzanas, Naranjas, Mandarinas y Tomates. Finalmente, se realizaron pruebas para comprobar el funcionamiento del sistema, teniendo un error máximo del 2% en la reconstrucción de una escena y un error del 10% en el posicionamiento del efector final del brazo robótico.