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La planificación y la guía del movimiento en los robots ha sido cada vez mas compleja debido a la gran variedad de aplicaciones en las que se utilizan, tareas extremadamente repetitivas en las líneas tradicionales de ensamble o bien asistencia en los movimientos de operaciones quirúrgicas muy precisas.
El presente artículo muestra un método novedoso basado en la integración de un algoritmo de reconocimiento y una arquitectura neuronal para aplicaciones de reconocimiento invariante de objetos utilizando robots industriales auto-adaptivos que realicen tareas de ensamble. El método utilizado en experimentaciones de laboratorio es ahora presentado como una técnica robusta para el ensamble de piezas con robots guiados por visión artificial. Nuevos objetos son aprendidos en tiempos de milisegundos y son clasificados posteriormente en línea para realizar ensambles en tiempo real. La arquitectura es primeramente entrenada con pistas, representando objetos diferentes que en la aplicación el robot tratará de encontrar dentro de su espacio de trabajo para formar su base de conocimientos inicial . Esta información dispara entonces el sub-sistema de aprendizaje en línea basado en la red neuronal artificial FuzzyARTMAP y el nuevo vector representativo de la imagen se sobre impone a las pistas iniciales, el robot aprende para identificar objetos que le son familiares y para aprender nuevos, de esta manera se integra un sistema robótico mas complejo para diferentes aplicaciones en manufactura inteligente.
La propuesta tecnológica presentada para el reconocimiento invariante de objetos, está basada en el uso de formas canónicas dentro de la base primitiva de conocimiento y utilizando los aspectos y principios de Gestalt, para construir las piezas con esas formas canónicas agrupadas en diferentes maneras y siguiendo el conocimiento a priori considerando las formas de agrupamiento como pistas. El artículo muestra el diseño y resultados obtenidos con el uso de la técnica descrita para reconocer piezas de ensamble dentro de una celda de manufactura inteligente.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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