Metodología para la implementación de un sistema de reconocimiento de objetos mediante técnicas de visión artificial aplicado a manipuladores robóticos
En el presente artículo, se realiza una breve descripción de una metodología implementada para el funcionamiento de de un sistema de visión artificial para la identificación de objetos, basado en criterios como la forma, el color y el tamaño. Se realiza la presentación de técnicas y resultados, se d...
Main Authors: | , , |
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Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Universidad Santo Tomás
2009-06-01
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Series: | Iteckne |
Subjects: | |
Online Access: | http://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/301 |
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author | Sergio Andrés zabala Vargas Jhonny Marvin Maldonado Gianni Yasser Rivera |
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description | En el presente artículo, se realiza una breve descripción de una metodología implementada para el funcionamiento de de un sistema de visión artificial para la identificación de objetos, basado en criterios como la forma, el color y el tamaño. Se realiza la presentación de técnicas y resultados, se destacan las estrategias de visión artificial utilizadas, los principales descriptores para las imágenes y su aplicación a un manipulador robótico. En este orden de ideas, cabe resaltar que este documento ilustra un proyecto de investigación de la Universitaria de Investigación y Desarrollo (UDI), donde se realizaron y aplicaron técnicas de pre-procesamiento y adecuación de la imagen, entrenamiento y uso de redes neuronales, así como la gestión de las señales para el control del manipulador. Es pertinente en este resumen destacar el uso de las Redes Neuronales Artificiales, como eje central del desarrollo del prototipo; lo que permite a través de estas estrategias el reconocimiento de las figuras basado en diferentes criterios y descriptor. Finalmente, pero no menos importante, es necesario resaltar que la implementación del sistema de posicionador no es descrita en este artículo, enfocándose solamente al procesamiento y adecuación de las imágenes. |
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publishDate | 2009-06-01 |
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spelling | doaj.art-374260c5ef3f481886727271dd9003812022-12-22T01:28:36ZengUniversidad Santo TomásIteckne1692-17982339-34832009-06-0161505510.15332/iteckne.v6i1.301226Metodología para la implementación de un sistema de reconocimiento de objetos mediante técnicas de visión artificial aplicado a manipuladores robóticosSergio Andrés zabala Vargas0Jhonny Marvin Maldonado1Gianni Yasser Rivera2MSc (c) Grupo de Investigación GPS, Universitaria de Investigación y Desarrollo, BucaramangaIngeniero Electrónico.Grupo de investigación GPS, Universitaria de Investigación y Desarrollo, BucaramangaIngeniero Electrónico. Grupo de investigación GPS. Universitaria de Investigación y Desarrollo, BucaramangaEn el presente artículo, se realiza una breve descripción de una metodología implementada para el funcionamiento de de un sistema de visión artificial para la identificación de objetos, basado en criterios como la forma, el color y el tamaño. Se realiza la presentación de técnicas y resultados, se destacan las estrategias de visión artificial utilizadas, los principales descriptores para las imágenes y su aplicación a un manipulador robótico. En este orden de ideas, cabe resaltar que este documento ilustra un proyecto de investigación de la Universitaria de Investigación y Desarrollo (UDI), donde se realizaron y aplicaron técnicas de pre-procesamiento y adecuación de la imagen, entrenamiento y uso de redes neuronales, así como la gestión de las señales para el control del manipulador. Es pertinente en este resumen destacar el uso de las Redes Neuronales Artificiales, como eje central del desarrollo del prototipo; lo que permite a través de estas estrategias el reconocimiento de las figuras basado en diferentes criterios y descriptor. Finalmente, pero no menos importante, es necesario resaltar que la implementación del sistema de posicionador no es descrita en este artículo, enfocándose solamente al procesamiento y adecuación de las imágenes.http://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/301iluminación, manipulador robótico, reconocimiento de formas, redes neuronales artificiales, ubicación espacial, visión artificial. |
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