Sistema de Reconocimiento y Manipulación de Objetos por medio de Inteligencia Artificial y Robótica Guiada por Visión, en el laboratorio de celda flexible de las UTS

Abstract

Este proyecto presenta el desarrollo de un programa de reconocimiento y manipulación objetos mediante robótica guiada por visión e inteligencia artificial. El objetivo principal es mejorar el uso del brazo robótico “KUKA KR1100, ubicado en el laboratorio de celda flexible de las Unidades Tecnológicas de Santander, utilizando un sistema basado en Deep Learning y visión por computadora para identificar y distinguir objetos en su entorno de trabajo. La información del entorno se obtiene mediante la implementación de una cámara conectada a la Jetson Nano (Justo, 2019). La implementación se realizó a cabo a través del software de simulación RoboDK, considerando las características del entorno real del laboratorio.

La metodología empleada incluye el diseño y entrenamiento de un modelo de reconocimiento de objetos mediante la implementación de Deep learning (Wang, Zhao, & Pourpanah, 2020), seguido de la integración del sistema de visión con el software RoboDK para simular el comportamiento del robot. Los resultados obtenidos demuestran que el programa tiene la capacidad de identificar y manipular objetos con la mayor precisión posible dentro del entorno de simulación.