Abstract

LOPEZ-JUAREZ, Ismael et al. Reconocimiento rápido de objetos para tareas de agarre usando robots industriales. Comp. y Sist. [online]. 2012, vol.16, n.4, pp.421-432. ISSN 2007-9737.

En celdas de ensamble robotizado en ambientes no estructurados, por ejemplo con localización de partes desconocidas, el robot tiene, no solamente que localizar la parte, sino también reconocerla para su agarre. El objetivo de esta investigación es desarrollar un enfoque rápido y robusto para completar la tarea. El enfoque basado en RNA y un reducido conjunto de patrones recurrentes de entrenamiento que aumentan la tarea de reconocimiento comparado con nuestro trabajo es introducido. Se presentan los resultados de aprendizaje experimental utilizando una cámara rápida. Algunas partes simples (es decir, circulares, cuadrados y semi-cuadrado) fueron utilizados para comparar diferentes modelos conexionistas (Backpropagation, Perceptrón y FuzzyARTMAP) y para seleccionar el modelo apropiado. Más tarde, durante los experimentos, se aprendieron figuras complejas mediante el algoritmo de FuzzyARTMAP elegido mostrando un 93,8% tasa de reconocimiento global de eficiencia y un 100% en la razón de reconocimiento. Los tiempos de reconocimiento fueron inferiores a 1 ms, lo que indica claramente la idoneidad del enfoque para implementarse en operaciones de mundo real.

Keywords : Redes neuronales artificiales; reconocimiento invariante de objetos; visión de máquina; robótica.

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