Distributed monitoring of heterogeneous robotic cells. A proposal for the footwear industry 4.0

In the footwear sector, automation is often performed by robotic arms due to the inherent adaptive requirements of some of its tasks. With the Industry 4.0 revolution, automation is even less human dependent than before. The fact that fewer people interact with machinery during the manufacturing process has led to a rising need for production monitoring. The interconnection of machines present in 4.0 environments makes monitoring possible at a low investment cost. In this paper, a common communication layer is proposed to enable homogeneous status data retrieval of robotic arms from several different robot manufacturers. This layer is then attached to a 3D simulator software as a client, responsible for the monitoring process. Experiments proved the feasibility of the proposed method in a test bench scenario applying the required constraints of time, cost, bandwidth and disk space

Trajectory-Based Morphological Operators: A Model for Efficient Image Processing

Mathematical morphology has been an area of intensive research over the last few years. Although many remarkable advances have been achieved throughout these years, there is still a great interest in accelerating morphological operations in order for them to be implemented in real-time systems. In this work, we present a new model for computing mathematical morphology operations, the so-called morphological trajectory model (MTM), in which a morphological filter will be divided into a sequence of basic operations. Then, a trajectory-based morphological operation (such as dilation, and erosion) is defined as the set of points resulting from the ordered application of the instant basic operations. The MTM approach allows working with different structuring elements, such as disks, and from the experiments, it can be extracted that our method is independent of the structuring element size and can be easily applied to industrial systems and high-resolution images

Face recognition using a hybrid SVM–LBP approach and the Indian movie face database

Local binary patterns (LBP) are an effective texture descriptor for face recognition. In this work, a LBP-based hybrid system for face recognition is proposed. Thus, the dimensionality of LBP histograms is reduced by using principal component analysis and the classification is performed with support vector machines. The experiments were completed using the challenging Indian Movie Face Database and show that our method achieves high recognition rates while reducing 95% the dimensions of the original LBP histograms. Moreover, our algorithm is compared against some state-of-the-art approaches. The results indicate that our method outperforms other approaches, with accurate face recognition results

Un sistema de bajo coste para la ayuda al prediagnóstico del temblor humano

Human tremor can be defined as a somewhat rhythmic and quick movement of one or more body parts. In some people, it is a symptom of a neurological disorder. From the mathematical point of view, human tremor can be defined as a weighted contribution of different sinusoidal signals which causes oscillations of some parts of the body. This sinusoidal is repeated over time, but its amplitude and frequency change slowly. This is why amplitude and frequency are considered important factors in the tremor characterization, and thus for its diagnosis. In this paper, a tool for the prediagnosis of the human tremor is presented. This tool uses a low cost device (<$40) and allows to compute the main factors of the human tremor accurately. Real cases have been tested using the algorithms developed in this investigation. The patients suffered from different tremor severities, and the components of amplitude and frequency were computed using a series of tests. These additional measures will help the experts to make better diagnoses allowing them to focus on specific stages of the test or get an overview of these tests. From the experimental, we stated that not all tests are valid for every patient to give a diagnosis. Guided by years of experience, the expert will decide which test or set of tests are the most appropriate for a patient.El temblor humano puede definirse como un movimiento rápido y, en cierta manera, rítmico de una o más partes del cuerpo. En algunas personas, este movimiento puede ser un síntoma de alguna alteración a nivel neurológico. Desde el punto de vista matemático, el temblor humano puede ser definido como una suma ponderada de diferentes señales sinusoidales que causan oscilaciones de algunas partes del cuerpo. Esta sinusoide se repite en el tiempo pero su amplitud y frecuencia cambian lentamente. Por esta razón, la amplitud y la frecuencia son consideradas factores importantes en la clasificación del temblor y por tanto útiles en su diagnóstico. En este artículo, se presenta una herramienta de ayuda al diagnóstico del temblor humano. Esta herramienta usa un dispositivo hardware de bajo coste (<$40) y permite calcular las principales componentes de esta sinusoide asociada al temblor de una manera precisa. Como casos de estudio se presentan su aplicación a dos casos reales para probar la bondad de los algoritmos desarrollados. Los casos muestran pacientes que sufrían temblores con distinta severidad y que han realizado una serie de tests con el dispositivo para que el sistema calculara las principales componentes del temblor. Estas medidas aportadas por el sistema ayudarían en un futuro a los expertos a tomar decisiones más precisas permitiéndoles centrarse en determinadas fases del test o la realización de tests más específicos para evaluar mejor las características propias del temblor del paciente. De la experimentación realizada podemos afirmar que no todos los tests son válidos para el diagnóstico para todos los pacientes. Será finalmente la experiencia del profesional el que decidirá finalmente qué test o conjunto de tests son los más apropiados para cada paciente

Online simulation as a collision prevention layer in automated shoe sole adhesive spraying

Robotisation in the footwear sector is a major challenge for the industry with difficulties present due to the inherent adaptive needs of some of the automated tasks performed by robotic arms. One of those of particular concern is collision prevention: working with those robots in automated online environments, considering they have limited awareness of the environment, may lead to dangerous situations with the movement of the robot along the calculated paths. To overcome this problem, a collision prevention layer based on a custom robotic software simulator is presented and justified in this paper to be used on automated shoe sole adhesive spraying cells. The performed experiments prove the feasibility of the proposed method in a real scenario with the speed and precision required by the automated task

Face Detection Based on Skin Color Segmentation Using Fuzzy Entropy

Face detection is the first step of any automated face recognition system. One of the most popular approaches to detect faces in color images is using a skin color segmentation scheme, which in many cases needs a proper representation of color spaces to interpret image information. In this paper, we propose a fuzzy system for detecting skin in color images, so that each color tone is assumed to be a fuzzy set. The Red, Green, and Blue (RGB), the Hue, Saturation and Value (HSV), and the YCbCr (where Y is the luminance and Cb,Cr are the chroma components) color systems are used for the development of our fuzzy design. Thus, a fuzzy three-partition entropy approach is used to calculate all of the parameters needed for the fuzzy systems, and then, a face detection method is also developed to validate the segmentation results. The results of the experiments show a correct skin detection rate between 94% and 96% for our fuzzy segmentation methods, with a false positive rate of about 0.5% in all cases. Furthermore, the average correct face detection rate is above 93%, and even when working with heterogeneous backgrounds and different light conditions, it achieves almost 88% correct detections. Thus, our method leads to accurate face detection results with low false positive and false negative rates.This work has been supported by the Ministerio de Economía y Competitividad (Spain), Project TIN2013-40982-R. Project co-financed with FEDER funds

A Low-Cost Immersive Virtual Reality System for Teaching Robotic Manipulators Programming

Laboratory tasks are a powerful pedagogical strategy for developing competences in science and engineering degrees, making students understand in a practical way the theoretical topics explained in the classroom. However, performing experiments in real conditions is usually expensive in terms of time, money and energy, as it requires expensive infrastructures that are generally difficult to maintain in good conditions. To overcome this problem, virtual reality has proven to be a powerful tool to achieve sustainability, making it easy to update laboratories without the need to acquire new equipment. Moreover, the ability to introduce practical knowledge into classrooms without leaving them, makes virtual laboratories capable of simulating typical operating environments as well as extreme situations in the operation of different devices. A typical subject in which students can benefit from the use of virtual laboratories is robotics. In this work we will develop an immersive virtual reality (VR) pedagogical simulator of industrial robotic arms for engineering students. With the proposed system, students will know the effects of their own designed trajectories on several different robotic arms and cell environments without having to buy all of them and being safe of damaging the cell components. The simulation will be checking for collisions of the elements in the scene and alert the student when they happen. This can be achieved with a robotic simulator, but the integration with immersive VR is intended to help students better understand robotics. Moreover, even having a real robotic arm available for students, with this proposed VR method, all the students have the opportunity to manage and learn his own version of the robotic cell, without waiting times generated by having less robotic arms than students in classroom.This work was funded by the Ministry of Economy and Competitiveness of Spain (Ministerio de Economía y Competitividad de España), through Reference TIN2017-89266-R Project

Investigación en metodologías de aprendizaje para grupos ARA en la materia de arquitectura de computadores

La enseñanza en inglés es uno de los retos a los que se está enfrentando actualmente la universidad española. La Universidad de Alicante ofrece a través de los grupos de Alto Rendimiento Académico (ARA) parte de la docencia de los estudios de grado en inglés. El objetivo principal de esta red es la de consolidar y ampliar la investigación realizada en metodologías de aprendizaje para grupos ARA en la materia de arquitectura de computadores. En consecuencia, se pretende ampliar los materiales docentes en inglés en relación con la enseñanza de asignaturas relacionadas con la materia en estos grupos de alto rendimiento. Estas asignaturas son impartidas por varios miembros de la red en diferentes cursos de los Grados de Ingeniería Informática y de Ingeniería en Sonido e Imagen en Telecomunicación. Como caso práctico, se ha continuado con la investigación en la asignatura Arquitectura de Computadores del Grado de Ingeniería Informática. Para ello, se han elaborado nuevos materiales para prácticas que permiten la participación activa y el trabajo en equipo. Cada uno de los materiales propuestos está diseñado dentro del marco metodológico implementado en la asignatura, relacionado con la consecución de objetivos y competencias, y con la evaluación de la misma

El proceso de enseñanza-aprendizaje en la formación interuniversitaria: una experiencia a nivel de máster universitario

La incorporación del EEES provocó una infinidad de desafíos y retos a las Universidades que a día de hoy aún están siendo solucionados. Además, ha conllevado nuevas oportunidades para la formación de estudiantes pero también para las Universidades. Entre ellas, la formación interuniversitaria entre estados miembro de la UE. El EEES permite unificar a través del sistema ECTS la carga de trabajo de los estudiantes facilitando la propuesta de planes de estudios interuniversitarios. Sin embargo, surgen desafíos a la hora de llevarlos a la práctica. Independientemente de los retos en la propuesta de los planes de estudio, es necesario implementar procesos de enseñanza-aprendizaje que salven la distancia en el espacio físico entre el alumnado y el profesorado. En este artículo se presenta la experiencia docente de la asignatura e-home del Máster Machine Learning and Data Mining de la Universidad de Alicante y la Universidad Jean Monnet (Francia). En este caso, se combina la formación en aula presencial con formación en aula virtual a través de videoconferencia. La evaluación del método de enseñanza-aprendizaje propuesto utiliza la propia experiencia docente y encuestas realizadas a los alumnos para poner de manifiesto la ruptura de barreras espaciales y un éxito a nivel docente

La Web Semántica Como Herramienta para el Apoyo a la Docencia

La web semántica consiste en un nuevo paradigma web para acceder, buscar, compartir y gestionar información a través de la combinación de tecnologías y de estructuras de gestión del conocimiento. El concepto de web semántica proporciona herramientas para el almacenamiento, intercambio y consulta de esta información mediante el desarrollo y la inclusión de metadatos y ontologías del cuerpo de conocimiento. La estructura de los datos que proporciona permite que sea consultada automáticamente por usuarios humanos o sistemas informáticos, mejorando su interoperabilidad. El desarrollo de la web semántica supone una evolución del desarrollo web en general hacia una web más inteligente o web 3.0. Este paradigma puede ser aprovechado en los procesos de docencia-aprendizaje para estructurar, almacenar y compartir los contenidos mediante sistemas automáticos de consultas alojados en web semánticas que tratan sobre los cuerpos de conocimiento de las materias. La disciplina informática es especialmente adecuada para este propósito debido a su complejidad y a la gran variedad de términos que maneja. Por otra parte, su desarrollo en continua evolución propicia la implantación de mecanismos automáticos de mantenimiento y de actualización de los nuevos contenidos