Resumen

LOPEZ-JUAREZ, I. et al. Using Object's Contour, Form and Depth to Embed Recognition Capability into Industrial Robots. J. appl. res. technol [online]. 2013, vol.11, n.1, pp.05-17. ISSN 2448-6736.

Los sistemas de visión para robots pueden diferenciar partes mediante el apareamiento de patrones sin considerar su orientación o localización. Algunos fabricantes ofrecen sistemas de guiado 3D utilizando sistemas robustos de visión y laser, de tal forma que un punto programado puede ser repetido aún si la parte se ha movido cambiando su orientación, localización o rotación dentro del espacio de trabajo. A pesar de estos desarrollos, los robots industriales actuales son todavía incapaces de reconocer objetos de manera robusta; esto es, distinguir un objeto de entre varios objetos similares tomando información no solo de su contorno, sino también su forma y profundidad, lo que se constituye la contribución principal de esta investigación. Nuestra hipótesis establece que es posible integrar la capacidad de reconocimiento invariante de objetos en robots industriales mediante el uso de características de contorno del objeto (información de la frontera del objeto), su forma (i.e., tipo de curvatura o información topográfica de la superficie) e información de profundidad (mediante mapas estéreo de disparidad). Estas características pueden ser concatenadas para formar un vector descriptivo que sea presentado a la entrada de una red neuronal artificial (RNA) para propósitos de aprendizaje y reconocimiento. En este artículo presentamos los resultados de reconocimiento para diferentes condiciones de trabajo empleando un robot industrial KUKA KR16, lo que valida nuestro enfoque.

Palabras llave : Invariant object recognition; neural networks; shape from shading; stereo vision; robot vision.

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