Files

Download

Download Full Text (1.8 MB)

Tutor 1

Camacho Muñoz, Guillermo Alberto

Resumen

En este trabajo se presenta el análisis de un diseño experimental, cuyo objetivo es validar la exactitud y la repetibilidad de un algoritmo de visión artificial para estimación de pose y tamaño de objetos. Este algoritmo propuesto en (Camacho, Hernán, & Álvarez, 2018) es componente de un sistema de estibado automático, junto con un brazo robótico (HP20D), un controlador (DX100) y una cámara Kinect (V2). La principal funcionalidad del algoritmo es calcular la posición, el tamaño y la orientación de los objetos a estibar, a partir de una imagen RGB-D; se asume que la carga corresponde a objetos hexaedros regulares que han sido previamente seleccionados, en un área de trabajo previamente delimitada. La metodología de validación se fundamenta en un diseño experimental 3k que utiliza como factores la posición de cámara y la orientación de cámara. Existen tres variables de respuesta por cada escena: error de posición, error de orientación y error de tamaño; cada error se define como una distancia vectorial entre el valor real y el valor estimado de un parámetro. Los datos analizados permiten concluir que el módulo de visión evaluado no se puede considerar como exacto para los umbrales requeridos en la aplicación (5 mm para la posición, 5 mm para el tamaño y 5º para la orientación). Así mismo, se concluye que el módulo de visión se considera como repetible para estas métricas, a excepción de la métrica de orientación debido a los umbrales requeridos en la aplicación (0.05 mm para la posición, 0.05 mm para el tamaño y 0.1° para la orientación). Finalmente, se presentan las recomendaciones para mejorar tanto la validación como la exactitud y repetibilidad del sistema.

Resumen en lengua extranjera 1

This paper presents the analysis of an experimental design, whose objective is to validate the accuracy and repeatability of an artificial vision algorithm for estimating the pose and size of objects. This algorithm proposed in (Camacho, Hernán, & Álvarez, 2018) is a component of an automatic stowage system, together with a robotic arm (HP20D), a controller (DX100) and a Kinect camera (V2). The main functionality of the algorithm is to calculate the position, size and orientation of the objects to be stowed, from an RGB-D image; it is assumed that the load corresponds to regular hexahedron objects that have been previously selected, in a previously delimited work area. The validation methodology is based on an experimental 3k design that uses the camera position and camera orientation as factors. There are three response variables for each scene: position error, orientation error and size error; each error is defined as a vector distance between the real value and the estimated value of a parameter. The analyzed data allow to conclude that the evaluated vision module cannot be considered as accurate for the thresholds required in the application (5 mm for the position, 5 mm for the size and 5° for the orientation). Likewise, it is concluded that the vision module is considered as repeatable for these metrics, except for the orientation metric due to the thresholds required in the application (0.05 mm for the position, 0.05 mm for the size and 0.1° for the orientation). Finally, the recommendations are presented to improve both the validation and the accuracy and repeatability of the system.

Programa académico

Ingeniería Industrial

Palabras clave

Funcionalidad del algoritmo, Estibar, Estibado automático, Evaluación de la exactitud, Precisión, Tiempo

Tipo de documento

Trabajo de grado - Pregrado

Licencia Creative Commons

Creative Commons Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 4.0 License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 4.0 License.

Fecha de elaboración

2019

Programa académico

Ingeniería Industrial

Facultad

Facultad de Ingeniería

Publisher

Universidad de La Salle. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Industrial

Included in

Engineering Commons

Compartir

COinS