Optimización del sistema de visión artificial de un robot industrial para una aplicación de pick and place

Abstract

En la última década se ha producido revolución industrial conocida como industria 4.0 gracias a los numerosos avances en el sector de la robótica. Este cambio se ha visto producido gracias a que con el desarrollo de los robots se ha conseguido dotar a estos de capacidades para completar tareas previamente imposibles para el ser humano y con un rendimiento y rapidez superior. Es por ello que se decidió implantar dichos sistemas en un robot industrial de Comillas ICAI con el fin de que este sea capaz de recolectar piezas de LEGO dispuestas de forma aleatoria sobre una mesa de trabajo. En este proyecto se parte de este sistema basado en la segmentación clásica y se mejora y actualiza con el desarrollo de sistemas basados en redes neuronales y aprendizaje profundo. Se han desarrollado múltiples redes de diferentes tamaños basadas en R-CNN, Faster R-CNN y YOLO y se camparan entre si y frente al sistema de segmentación clásico.

In the last decade an industrial revolution known as industry 4.0 has started. This change has been capable thanks to the development and growth of industrial robots. This robots are now capable of completing task previously impossible to humans and at a faster and more efficient rate. Because of this advances Comillas ICAI has decided to implant this new systems to it's industrial robots. This robots have to be capable of identifying and recollecting LEGO pieces randomly set at a work bench. To do so this project takes upon the previous work of Ana Berjón Valles to improve it. It will also create new systems base on convolutional neuronal networks and R-CNN, Faster R-CNN and YOLO.