Sistema de guiado de robots por visión artificial para el marcado de motores

En este trabajo se realizara una revision sobre distintas tecnologias de visión artificial aplicadas a la produccion industrial y se hara estudio sobre la mejora de un sistema existente en una planta de una factoria. el cual realiza un guiado a robots industriales que se encargan del marcado de los codigos de motor y cajas de cambio utilizando un sistema de vision artificial. La mejora consiste en una evolucion de la tecnologia utilizada para realizar la operacion de guiado consiguiendo un posicionamiento mas rapido y preciso, y reduciendo de esta forma el numero de errores de guiado de los robots. La mejora consiste en la inclusion de un sistema de guiado en tres dimensiones mediante vision estereoscopica, eliminando de esta forma el anterior metodo de por triangulacion laser. A demas de esto se anadira un nuevo dispositivo de marcado en el gripper del robot.Suárez Martín, MS. (2013). Sistema de guiado de robots por visión artificial para el marcado de motores. http://hdl.handle.net/10251/40177Archivo delegad

Revisión de algoritmos de machine learning y deep learning apropiados para la implementación de visión artificial y movimientos autónomos en un brazo robótico.

Este informe presenta el trabajo de grado en la modalidad de proyecto de investigación, y como aporte al macro proyecto de investigación denominado “Diseño e implementación de herramienta robótica inteligente para robots de servicios e industria 4.0”. Las actividades fueron encaminadas a la búsqueda, prueba y análisis de algoritmos de Inteligencia artificial, que permitieran, por medio de visión artificial, la detección de objetos en un espacio de trabajo determinado. Se inicia con una vigilancia tecnológica de los diferentes desarrollos e implementaciones que ha tenido la inteligencia artificial en la visión artificial de robots manipuladores. Luego, se procede a realizar pruebas, en el software MATLAB, de los algoritmos de machine learning y deep learning más destacados en aplicaciones de visión artificial, específicamente, en la detección de objetos. Finalmente, se entrega un análisis de los datos obtenidos en cada uno de los algoritmos probados en la detección de imágenes y una propuesta para su implementación en el macro proyecto de investigación.This report presents the degree work in the form of a research project, and as a contribution to the research macro project called "Design and implementation of an intelligent robotic tool for service robots and industry 4.0". The activities were aimed at the search, test and analysis of artificial intelligence algorithms, which would allow, through artificial vision, the detection of objects in a given workspace. It begins with a technological surveillance of the different developments and implementations that artificial intelligence has had in the artificial vision of manipulative robots. Then, we proceed to carry out tests, in MATLAB software, of the most prominent machine learning and deep learning algorithms in artificial vision applications, specifically, in the detection of objects. Finally, an analysis of the data obtained in each of the algorithms tested in the detection of images and a proposal for its implementation in the main research project is delivered

FORT: una herramienta de regresión borrosa

El uso de las técnicas de regresión sobre las observaciones experimentales ha permitido el estudio de numerosos fenómenos en diversos campos de la ciencia, y muy especialmente en las ciencias sociales. Dichas técnicas requieren de un número suficiente de observaciones “precisas”, exactas y fiables. Sin embargo, no siempre es posible obtener el conjunto de observaciones necesario, o éstas contienen algún tipo de imperfección en los datos, debido a la imprecisión o vaguedad de los mismos. En cualquier caso, con suficientes datos o no, con imperfecciones o no, los modelos obtenidos deberían proveer de capacidades predictivas y descriptivas [JCr02]. Las actuales herramientas, o las más fácilmente accesibles, tienen limitado el uso de modelos y difícilmente usan las técnicas de la teoría de conjuntos borrosos. Se propone en este trabajo una herramienta abierta de regresión que admita el uso de cualquier modelo de curva independientemente de su naturaleza. Además, esta herramienta permitirá el uso de diferentes formas de borrosidad y por su diseño permitiría cualquier modelo propuesto por el usuario si éste prevee que éstos tienen características que sean suficientemente predictivas y descriptivas. Esta primera aproximación de una herramienta abierta de regresión se realiza un estudio sobre diferentes modelos paramétricos simbólicos, usados comúnmente en la práctica en disciplinas tan heterogéneas como pueden ser la Ingeniería del Software, la Economía o en cualquier campo en donde puedan aparecer imprecisiones en la información. [ABSTRACT] The use of regression techniques in experimental observations has led to the study of numerous phenomena in various fields of science, especially in social science. These techniques require a sufficient number of “precise”, exact and reliable observations. However, it is not always possible to obtain all the necessary group of observations or these have some failings, as a result of inexact or vague data. Nevertheless, having more or less data, with or without failings, the obtained paradigms should provide predictive and descriptive capacities. The current tools or those more accessible have limited paradigm application and hardly use the techniques relating the fuzzy sets theory. In this first approach to an open regression tool, a study has been carried out of the different parametric, symbolic paradigms, commonly used in the practice of such diverse disciplines as Software Engineering, Economy or any other field where information imprecision can appear

Sintonización automática de velocidad y posición para servomotores utilizando control difuso

T E SI S QUE PARA OBTENER EL GRADO DE MAESTRO EN CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓNEl presente trabajo de investigación, consiste en el desarrollo de un controlador para servomotor, utilizando lógica difusa para controlar velocidad y posición. Los servomotores tienen una gran cantidad de aplicaciones de tipo industrial, principalmente en la fabricación de robots industriales, máquinas de control numérico y procesos que requieren control de movimiento preciso. La incorporación de los controladores de lógica difusa para procesos complejos permite al sistema, trabajar más cercano a la forma en que el cerebro humano funciona. La implementación de este sistema en lugar de uno lineal (PID) proporciona robustez y fiabilidad. Como ya se ha mencionado anteriormente el control de servomotores se lleva a cabo mediante algoritmos de control de tipo lineal, dentro de los que pueden resaltarse, el Proporcional (P), Integral (I), y Derivativo (D), todos estos aplicados de manera independiente según sean los requerimientos del proceso a controlar, o bien; pueden funcionar de manera combinada como el PI, el PD, o el PID, sin embargo ante cambios no lineales, su funcionamiento se ve afectado, pues dejan de trabajar eficazmente. Tomando como base de conocimiento lo anterior, se diseñó un controlador lógico difuso (fuzzy), de tipo Mamdani, que funciona con dos variables lingüísticas de entrada (velocidad y posición), un motor de inferencia difuso compuesto por un conjunto de reglas de tipo IF, THEN, ELSE, conocido como etapa de fuzzificación. A la salida del controlador se tiene una señal defuzzificada misma que se bifurca para retroalimentar al sistema, cerrando así, su lazo de control. La construcción del controlador se realizó en Matlab, utilizando para ello su módulo de edición de lógica difusa (Fuzzy Logic Designer), en un ambiente de programación gráfico e intuitivo. Por otra parte la implementación, se realizó en Labview, debido a su facilidad y rapidez para construir la interfaz gráfica y los modelos lineales que se usaron como referencia. Por lo anterior, el diseño de controladores PID basados en lógica difusa, es motivado por la habilidad de estos de capturar estrategias cualitativas de control y ofrecer un comportamiento altamente flexible

Application of machine learning techniques to improve optical character recognition systems (OCR) on industrial surfaces

El reconocimiento de números y letras grabadas sobre productos comerciales es de vital importancia para que una industria pueda tener la trazabilidad e identificación de sus productos. A pesar de ser esencial, el reconocimiento y la clasificación de forma automática es un problema aun sin resolver ya que existen infinidad de superficies y métodos de grabado que presentan, a su vez, grandes variaciones, siendo un reto para los algoritmos de reconocimiento por imagen que tenemos actualmente. Por tanto, para solucionar esto, en el presente proyecto vamos a abordar un modelo de reconocimiento de imágenes mediante técnicas de Deep Learning, que detecte y clasifique códigos alfanuméricos con alta precisión, independientemente de la superficie y de la técnica de grabado que se utilice. Como la solución de utilizar Deep Learning utiliza grandes cantidades de datos (imágenes en nuestro caso) vamos a generar un dataset que recoja cientos de imágenes de distintas superficies y acabados, que uniremos aleatoriamente en miles de combinaciones. Esto permitirá tener suficientes datos de la distribución con el fin de entender, de forma objetiva y medible cuales son los puntos de trabajo ideales y los casos más complejos a estudiar con el fin de establecer un camino claro para futuros avances.The recognition of numbers and letters engraved on commercial products is of vital importance so that an industry can have the traceability and identification of its products. Despite being essential, automatic recognition and classification is an unresolved problem as there are countless surfaces and engraving methods that present, in turn, great variations, being a challenge for image recognition algorithms. that we currently have. Therefore, to solve this, in this project we are going to address an image recognition model using Deep Learning techniques, which detects and classifies alphanumeric codes with high precision, regardless of the surface and the engraving technique used. As the solution to use Deep Learning uses large amounts of data (images in our case) we are going to generate a dataset that collects hundreds of images of different surfaces and finishes, which we will randomly join in thousands of combinations. This will allow having enough distribution data in order to understand, in an objective and measurable way, which are the ideal working points and the most complex cases to study in order to establish a clear path for future advances.Grado en Ingeniería en Electrónica Industrial y Automátic

Aplicación de técnicas de reconocimiento de patrones en la simulación de batallas de tanques cooperativas

En este proyecto fin de carrera se pretende crear un entorno de simulación de una batalla de tanques aplicando técnicas de reconocimiento de patrones e inteligencia artificial para lograr un buen realismo en las decisiones y acciones de cada tanque así como de un bando de tanques en general. Evidentemente no se obtendrá el mejor simulador de este tipo ni el más inteligente, ya que no solo haría falta mejor equipo hardware sino que sería un trabajo para un equipo de muchas personas y que conllevaría mucho tiempo de desarrollo. Pero se demostrará que las técnicas aprendidas en la carrera sirven para la resolución de problemas reales (en este caso simulados) y que se pueden aplicar incluso con el trabajo de una sola persona con resultados dignos y respetables, pudiéndose luego exportar a ambientes de trabajo más productivos y poderosos.Ingeniería en InformáticaInformatika Ingeniaritz

Estudio de los algoritmos de reconocimiento de patrones para la automatización de un semáforo inteligente mediante FPGAs

Se diseñó e implementó un prototipo de semáforo inteligente mediante una tarjeta electrónica de arreglos de compuertas programables en campo (FPGA), para minimizar la congestión vehicular. Para su diseño se empleó LabView 2012 ya que facilita la unión de la visión artificial con la tarjeta electrónica de arreglos de compuertas programables en campo (FPGA); en su implementación se utilizó madera MDF, pistas eléctricas, sensores de contacto, fuente de computadora, cámara, tarjeta electrónica de arreglos de compuertas programables en campo (FPGA) y Arduino. El control automático del semáforo, se realizó con la tarjeta Spartan 3-E, la cual se encarga de procesar mediante el algoritmo de coincidencia de colores la información adquirida por la cámara. Como resultado se obtuvo que en el sistema inteligente el tiempo de espera aproximado para 2 autos fue 18,75 ms, mientras que en el sistema tradicional el tiempo de espera aproximado para la misma cantidad de autos fue 60 ms. Se concluye que el prototipo de semáforo inteligente diseñado e implementado, actúa en función de la cantidad de autos, disminuyendo los tiempos de espera y minimizando la congestión vehicular. Se recomienda probar el prototipo diseñado en condiciones reales

Desarrollo de un sistema experto para el proceso de atención de enfermería en esquizofrenia

La esquizofrenia es una enfermedad mental que se caracteriza por perdida de la consciencia de la realidad y la presencia de alucinaciones, es la segunda enfermedad mental en México, ya que su índice de impacto es crónico (larga duración) y de tratamiento costoso debido a que los pacientes tienen recaídas que requieren de hospitalización de 3 a 4 veces por año. En este trabajo se describe el desarrollo del Sistema Experto (SE) dirigido al diagnóstico de esquizofrenia, con la finalidad de proporcionar una herramienta para los estudiantes de enfermería. Dicha herramienta es un apoyo previo a realizar la intervención para emitir los resultados del diagnóstico. El desarrollo del SE propuesto se basa en la realización del Proceso de atención de Enfermería (PAE) el cual es referente en los estudios de Licenciatura en Enfermería mediante el uso de las taxonomías especificadas en NANDA por sus siglas en inglés (North American Nursing Diagnosis Association), NIC (Nursing Interventions Classification) y NOC (Nursing Outcomes Classification). El modelo del SE propuesto consta de 5 etapas: (a) Registro y administración, en la cual el profesor en el rol de administrador será el encargado de evaluar al alumno, para que los estudiantes puedan hacer los diagnósticos tendrán que hacer uso del sistema; (b) Base de Conocimiento, contiene las representaciones del conocimiento en forma declarativa las cuales brindan una solución o emisión de diagnóstico; (c) Máquina de Inferencia se define como el proceso que efectúa el razonamiento a partir de los datos y se hace uso de la base de conocimientos; (d)Memoria de Trabajo, contiene los datos de entrada que se generan durante el proceso de razonamiento y (e) Interfaz de Usuario que será el enlace entre la entrada y salida para mostrar al usuario el sistema y en la cual usualmente se observarán la base de preguntas y de explicación

Proyecto de diseño de una aplicación para el control de movimientos de un robot ABB mediante reconocimiento de voz

El propósito del presente proyecto, es el desarrollo de una aplicación que permita el control de movimiento del robot ABB IRB140 mediante comandos generados por voz. El proyecto presenta tres etapas que son, el desarrollo de software que permite reconocer voz y generar comandos que el robot pueda reconocer para realizar una tarea, el establecimiento de la comunicación de la aplicación desarrollada y envió de información a la controladora del robot ABB IRC5, y el desarrollo de la programación del robot para interpretar la información que recibe la controladora y ejecutar determinadas acciones. Adicionalmente, se explica la integración de las tres etapas de trabajo, y se analiza los resultados obtenidos. La primera etapa, está enfocada al desarrollo de la aplicación de reconocimiento de voz. Aquí, se trata puntos como el análisis del funcionamiento de esta tecnología, el proceso de digitalización de la señal de audio, y las técnicas utilizadas actualmente para este fin. Además, se explica que son las APIs (Interfaz de programación de aplicaciones) y su funcionalidad para el desarrollo de aplicaciones de reconocimiento de voz. Y finalmente, se explica el desarrollo del algoritmo que es capaz de reconocer comandos por voz, y generar una secuencia de comandos por texto que pueda ser enviada y posteriormente interpretada por la controladora del robot. En una segunda parte, se explica los procesos necesarios para establecer la comunicación entre el software de reconocimiento de voz desarrollado en Python, y la controladora del robot. Para lograr este objetivo se usa un servidor OPC, que será el encargado de establecer el vínculo entre los comandos generados por medio de la aplicación y el robot ABB IRB140. Además, se realiza la configuración del servidor, y se explica que tipo de información se comparte y en qué momento para así entender cómo funciona la lógica de la comunicación. En la última etapa, se desarrolla la programación del robot en lenguaje Rapid. El programa proporciona la capacidad de interpretar la información recibida desde el aplicativo de reconocimiento de voz por medio del servidor OPC y ejecutar acciones con el manipulador robótico. Se analizan los parámetros de funcionamiento del aplicativo, y la lógica utilizada en la programación. Además, se detalla la guía de operación del aplicativo, se detalla los comandos programados y como generar más comandos, y se analiza las bondades del sistem

Aplicación de visión artificial basada en Siemens Industrial Edge

El principal objetivo de este TFG ha sido el estudio de las aplicaciones que la computación perimetral (Edge Computing) tiene en el ámbito industrial. En el desarrollo se ha implementado una aplicación de visión artificial basada en los servicios ofrecidos por Azure Custom Vision y el motor de ejecución de aplicaciones industriales perimetrales (Edge) de Siemens, Industrial Edge. El hecho de elegir para nuestra aplicación de Industrial Edge un ejemplo con Visión Artificial viene motivado por el hecho de que las aplicaciones de visión artificial son fundamentales en multitud de procesos industriales hoy en día, desde la detección de anomalías, el guiado de AGVs o el empaquetado con robots. En el presente trabajo se han aplicado los últimos avances en visión artificial en combinación con las tecnologías de contenedores y computación perimetral (Edge Computing) de Siemens Industrial Edge. De esta manera se ha intentado resolver, de un modo lo más eficiente posible, tareas de reconocimiento y posicionado de materiales para robots con visión artificial en entornos industriales.The main objective of this TFG has been the study of the applications that perimeter computing (Edge Computing) has in the industrial field, for which an artificial vision application has been implemented based on the services offered by Azure Custom Vision and the running industrial edge applications from Siemens, Industrial Edge. The fact of choosing an example with Machine Vision for our Industrial Edge application is motivated by the fact that machine vision applications are essential in many industrial processes today, like anomaly detection, AGV guidance or the picking-pack with robots. In the present work, the latest advances in artificial vision have been applied in combination with container technologies and edge computing (Edge Computing) from Siemens Industrial Edge. In this way it has been possible to solve, in the most efficient way possible, tasks of recognition and positioning of materials for robots with artificial vision in industrial environments.Grado en Ingeniería Electrónica de Comunicacione