Sistema de servocontrol visual empleando redes neuronales y filtros en el dominio de CIELAB//Visual servo-control system using neural networks and filters based on CIELAB

En este trabajo se presentan los resultados de un sistema servocontrol visual de un brazo robótico de seis grados de libertad. Para esto, se utiliza una red neuronal de tipo feed forward, entrenada por back propagation, para determinar la distancia entre el brazo robótico y un objeto de referencia,...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Germán Buitrago Salazar, Olga Ramos Sandoval
Format: Article
Language:English
Published: Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría - Cujae 2015-05-01
Series:Ingeniería Mecánica
Online Access:http://www.ingenieriamecanica.cujae.edu.cu/index.php/revistaim/article/view/514
_version_ 1811288579069968384
author Germán Buitrago Salazar
Olga Ramos Sandoval
author_facet Germán Buitrago Salazar
Olga Ramos Sandoval
author_sort Germán Buitrago Salazar
collection DOAJ
description En este trabajo se presentan los resultados de un sistema servocontrol visual de un brazo robótico de seis grados de libertad. Para esto, se utiliza una red neuronal de tipo feed forward, entrenada por back propagation, para determinar la distancia entre el brazo robótico y un objeto de referencia, que permite ubicarlo en un espacio de trabajo. Las entradas de la red corresponden a la información obtenida de las imágenes capturadas por el Kinect, utilizando un filtro que discrimina la posición de los elementos, en el espacio de color CIELAB (Commission Internationale de l'Eclairage L*a*b components). El resultado de esta investigación demostró que la distancia estimada por la red tiene un margen de error menor, que el algoritmo propuesto en otros trabajos. Igualmente, se probó que el sistema de procesamiento de imágenes es más robusto a ruidos digitales, en comparación con los sistemas que utilizan filtros en el dominio RGB (Red-Green-Blue).<br /><br /><strong>Palabras claves:</strong> sistema de servocontrol visual, CIELAB, redes neuronales, filtrado de imágenes.<br />______________________________________________________________________________<br /><br /><strong>Abstract</strong><br /><br />In this paper the results of visual servo-control system for a robotic arm with six degrees of freedom are presented. For this purpose, a feed fordward neural network, which was trained by back propagation, is used to determine the distance between the robot arm and a reference object and sitting the robot in the workspace. The inputs of neural network correspond to the information obtained from the images captured by the Kinect, using a filter that discriminates the position of the elements in the CIELAB (Commission Internationale de l'Eclairage L*a*bcomponents) color space. The result of this research showed that the estimated distance with the network has an errorless than the algorithm proposed in other works. Similarly, it was proved that the image processing system is more robust to digital noise, compared to systems using filters in RGB (Red-Green-Blue).<br /><br /><strong>Key words:</strong> visual servo-control system, CIELAB, neural networks, image filtering
first_indexed 2024-04-13T03:38:41Z
format Article
id doaj.art-ed2330b5bede4f59b49631c9b4ae2d86
institution Directory Open Access Journal
issn 1815-5944
language English
last_indexed 2024-04-13T03:38:41Z
publishDate 2015-05-01
publisher Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría - Cujae
record_format Article
series Ingeniería Mecánica
spelling doaj.art-ed2330b5bede4f59b49631c9b4ae2d862022-12-22T03:04:14ZengInstituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría - CujaeIngeniería Mecánica1815-59442015-05-01182100108513Sistema de servocontrol visual empleando redes neuronales y filtros en el dominio de CIELAB//Visual servo-control system using neural networks and filters based on CIELABGermán Buitrago Salazar0Olga Ramos Sandoval1Universidad Militar Nueva Granada Facultad de Ing. en Mecatrónica, Grupo de Investigación GAV, BogotáUniversidad Militar Nueva Granada Facultad de Ing. en Mecatrónica, Grupo de Investigación GAV, BogotáEn este trabajo se presentan los resultados de un sistema servocontrol visual de un brazo robótico de seis grados de libertad. Para esto, se utiliza una red neuronal de tipo feed forward, entrenada por back propagation, para determinar la distancia entre el brazo robótico y un objeto de referencia, que permite ubicarlo en un espacio de trabajo. Las entradas de la red corresponden a la información obtenida de las imágenes capturadas por el Kinect, utilizando un filtro que discrimina la posición de los elementos, en el espacio de color CIELAB (Commission Internationale de l'Eclairage L*a*b components). El resultado de esta investigación demostró que la distancia estimada por la red tiene un margen de error menor, que el algoritmo propuesto en otros trabajos. Igualmente, se probó que el sistema de procesamiento de imágenes es más robusto a ruidos digitales, en comparación con los sistemas que utilizan filtros en el dominio RGB (Red-Green-Blue).<br /><br /><strong>Palabras claves:</strong> sistema de servocontrol visual, CIELAB, redes neuronales, filtrado de imágenes.<br />______________________________________________________________________________<br /><br /><strong>Abstract</strong><br /><br />In this paper the results of visual servo-control system for a robotic arm with six degrees of freedom are presented. For this purpose, a feed fordward neural network, which was trained by back propagation, is used to determine the distance between the robot arm and a reference object and sitting the robot in the workspace. The inputs of neural network correspond to the information obtained from the images captured by the Kinect, using a filter that discriminates the position of the elements in the CIELAB (Commission Internationale de l'Eclairage L*a*bcomponents) color space. The result of this research showed that the estimated distance with the network has an errorless than the algorithm proposed in other works. Similarly, it was proved that the image processing system is more robust to digital noise, compared to systems using filters in RGB (Red-Green-Blue).<br /><br /><strong>Key words:</strong> visual servo-control system, CIELAB, neural networks, image filteringhttp://www.ingenieriamecanica.cujae.edu.cu/index.php/revistaim/article/view/514
spellingShingle Germán Buitrago Salazar
Olga Ramos Sandoval
Sistema de servocontrol visual empleando redes neuronales y filtros en el dominio de CIELAB//Visual servo-control system using neural networks and filters based on CIELAB
Ingeniería Mecánica
title Sistema de servocontrol visual empleando redes neuronales y filtros en el dominio de CIELAB//Visual servo-control system using neural networks and filters based on CIELAB
title_full Sistema de servocontrol visual empleando redes neuronales y filtros en el dominio de CIELAB//Visual servo-control system using neural networks and filters based on CIELAB
title_fullStr Sistema de servocontrol visual empleando redes neuronales y filtros en el dominio de CIELAB//Visual servo-control system using neural networks and filters based on CIELAB
title_full_unstemmed Sistema de servocontrol visual empleando redes neuronales y filtros en el dominio de CIELAB//Visual servo-control system using neural networks and filters based on CIELAB
title_short Sistema de servocontrol visual empleando redes neuronales y filtros en el dominio de CIELAB//Visual servo-control system using neural networks and filters based on CIELAB
title_sort sistema de servocontrol visual empleando redes neuronales y filtros en el dominio de cielab visual servo control system using neural networks and filters based on cielab
url http://www.ingenieriamecanica.cujae.edu.cu/index.php/revistaim/article/view/514
work_keys_str_mv AT germanbuitragosalazar sistemadeservocontrolvisualempleandoredesneuronalesyfiltroseneldominiodecielabvisualservocontrolsystemusingneuralnetworksandfiltersbasedoncielab
AT olgaramossandoval sistemadeservocontrolvisualempleandoredesneuronalesyfiltroseneldominiodecielabvisualservocontrolsystemusingneuralnetworksandfiltersbasedoncielab