Técnicas de reconocimiento de imagen y Deep Learning para la mejora de rendimiento de un robot UR3

Abstract

Aprovechando la necesidad del sector industrial para optimizar sus procesos, se propone una solución de Inteligencia Artificial para un brazo robótico industrial. Las técnicas utilizadas serán de Computer Vision, el conjunto de técnicas que permiten a un ordenador extraer información de imágenes y Aprendizaje por Refuerzo. El objetivo de nuestro proyecto es desarrollar una solución de Inteligencia Artificial que pueda ayudar al rendimiento de un brazo robótico industrial, un robot UR3. La implementación del proyecto se centra en Computer Vision y las técnicas de comprensión de la información de las imágenes. A continuación, las características extraídas de las imágenes del entorno se introducen en un algoritmo de Aprendizaje por refuerzo. El robot aprende de las imágenes y las coordenadas para decidir los mejores movimientos para su tarea de recolección conocida en inglés como Bin-Picking. Esta solución implementa una prueba de concepto que arroja resultados satisfactorios y sienta las bases y la arquitectura para la continuación y mejora del proyecto.

Taking advantage of the needs of industries to optimise their process, this project proposes an Artificial Intelligence solution that can help the performance of a industrial robotic arm, a UR3 robot. The implementation of the project is focused on Computer Vision, techniques for understanding the information of images. Afterwards, the features extracted from the environment pictures are fed into a Reinforcement Learning algorithm. The robot learns from the images and the coordinates to perform a Bin-Picking task. This solution implements of a proof of concept which yields satisfactory results and sets the bases and the architecture for continuance and improvement.