En este trabajo presentamos un sistema capaz de
reconocer una serie de nodos o marcas en objetos
presentes en la escena comparándolos con plantillas
preasignadas en un modelo. Cada nodo forma una
estructura de datos que permite realizar la
comparación teniendo en cuenta diversas
características intrínsecas (información de color,
resultantes de aplicar determinados filtros, etc.).
Analizamos dos variantes del método, una basado en
filtros de Gabor y otro implantado mediante una
técnica de Zooming, con la finalidad de obtener el
porcentaje más elevado posible en la
correspondencia entre nodos del modelo e imagen a
analizar. Uno de los objetivos principales a tener en
cuenta es un tiempo de procesamiento reducido, de
forma que sea posible aplicarlo en sistemas que
requieren una actuación en tiempo real.
Este análisis de nodos es parte integrante de un
método más completo denominado Elastic Graph
Matching (EGM) cuya función principal es la de
identificar el tipo de objeto presente en la escena y
estimar su posición y orientación. Dichas
estimaciones podrán permitir una adecuada
manipulación de objetos mediante una pinza
adaptada a un brazo articulado coordinado con un
cabezal de visión estereoscópica. Esta plataforma se
ha desarrollado y se encuentra totalmente operativa
en el laboratorio del Grupo Neurocor de la UPCT.Nos gustaría agradecer el apoyo recibido del resto de
los miembros del Grupo de Neurotecnología, Control
y Robótica (NEUROCOR) del Departamento de
Ingeniería de Sistemas y Automática de la
Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT). Así
mismo, queremos resaltar que la investigación
realizada ha sido financiada en parte con fondos del
Proyecto Europeo de Investigación SYNERAGH
(BRE2-CT980797 BRITE EURAM- BASIC
Research)
