Llum estructurada activa per guiar les operacions de muntatge amb control de força

[ES] La presencia de la robótica en el sector de la fabricación ha adquirido una importancia progresiva en los últimos años. En particular, los brazos robóticos han experimentado un gran desarrollo en el proceso de ensamblaje de piezas en entornos estructurados, donde todos los elementos están perfectamente ubicados y no hay influencias externas. Sin embargo, en entornos no estructurados, los robots tienden a tener un rendimiento deficiente. Esto se debe a que han sido programados explícitamente para posicionarse en puntos muy concretos, y si el objeto no está exactamente donde se espera que esté, el sistema falla. Una posible solución para mejorar estas situaciones es aplicar técnicas de visión artificial. Con esta herramienta, ya no es necesario guiar al robot programando cada punto de posicionamiento. En su lugar, el robot analiza el entorno e identifica por sí mismo la ubicación precisa del objeto que debe insertar. Además, la visión artificial puede proporcionar información sobre la profundidad de los componentes, que puede ser crucial en determinados procesos de fabricación. En concreto, este proyecto se centra en el enfoque que utiliza la técnica de visión artificial denominada luz estructurada activa. Esta técnica se basa en proyectar un patrón con un rayo láser sobre los elementos de interés, y al ser detectado por una cámara, se obtiene información sobre su superficie y profundidad, estimando la distancia al objeto. Utilizando un controlador y un cabezal de escaneo, se puede controlar la trayectoria que sigue la fuente láser. De este modo, al trazar una trayectoria láser que cubre toda la región de trabajo, el robot puede reconocer el entorno sin haber sido programado explícitamente. Para llevar esto a cabo, se ha desarrollado una aplicación con el lenguaje de programación C++ con sistemas embebidos, de modo que se controla y coordina la proyección del rayo láser, la adquisición de imágenes mediante la cámara y el posterior procesado de las mismas con el algoritmo de visión artificial.[EN] The motivation of this study is to increase the autonomy of a robot in an assembly process. This thesis is a first exploratory step towards object recognition in an assembly process using active structured light. Active structured light is a technique that uses a projector that projects a certain pattern and a camera that captures the deformation that the pattern experiences when it is projected onto the objects in the workspace. Having the 3D model of the object to be recognised as prior knowledge, the aim is to discern whether the shape of the pattern projected onto the workspace matches the shape it should take if it were being projected onto the object being pursued. The approach adopted is by means of active sensing, i.e. online pattern generation. Different projection patterns are generated at runtime based on information that has already been obtained from the environment with previous projections. This sequence of projections has been studied only for the scope of a base case object. The project consists of three main parts: the generation of patterns, the acquisition and processing of images to extract the projected pattern with the help of computer vision techniques and the decision making of which pattern to generate next based on the information obtained with the vision algorithm. This work not only makes a theoretical study of the proposed approach, but also discusses the practical constraints that have been faced in working with the required devices and their extensive software packages.Mudarra Pradas, CDP. (2022). Active structured light for guiding force-controlled assembly operations. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/18969

Análisis de tensión y deformación de un material con el método de Correlación digital de imágenes (DIC)

[ES] Para medir la tensión durante el ensayo de tracción de las muestras a veces se requieren imágenes que deben ser relacionadas con los datos de la máquina de tracción. Esto podría hacerse pulverizando un polvo punteado sobre la superficie de la muestra, para crear un patrón. A continuación, se toman fotografías para medir el movimiento de los puntos de la superficie en función de la tensión aplicada en el ensayo. Por lo tanto, la tarea será desarrollar un método para realizar estas imágenes cada 0.5 segundos y sincronizar los datos con un software de análisis de correlación digital de imágenes. Se puede comparar los datos obtenidos con el método de correlación digital de imágenes con los datos de un extensómetro.[EN] This document offers an overview of the potentialities and limitations of digital image correlation (DIC) as a technique for measuring displacements and strain in biomechanical applications. As DIC involves a high degree of computation, and of operator-dependent decisions, reliability of displacement and strain measurements by means of DIC cannot be taken for granted. This review includes many tests as well as the study of many different factors and variables that can affect the reliability of the results obtained through the testing. Problems involving methods used are addressed as well as possible or existing solutions, as well as variations of the method tha can lead to better results in terms of optimization or cheapening. Topics addressed include: speckle pattern and its acquisition, analysis of relative error and a theoretical approach not only to the software but to the classic strain test. The obtained results are compared to measuremnets obtained through different methods. Limitations of the method are discussed as well as repeatability and the possibility of new sources of error when taking our method to an industrial approach. In order to provide an overview accessible to many scientists not necessarily mathematical based, this document intentionally does not include details of the complicated mathematical methods used by the software the thesis is based on.Mudarra Pradas, CDP.; Ronda Ballester, Á. (2020). Análisis de tensión y deformación de un material con el método de Correlación digital de imágenes (DIC). Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/160023TFG