Diseño del control servo visual de un robot de 3 GDL aplicando RNA para la identificación de elementos químicos Y manipulación mediante un rayo tractor sónico

• Autores: Bozzeta De la Cruz, Fernando Francisco, Bruno Villena, Ronny Anderson
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/2410
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/2410
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Procesamiento digital; Sistemas de identificación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

A lo largo de los años, la industria química se ha visto envuelta en múltiples accidentes por la incorrecta manipulación de elementos químicos ya sea por negligencia o falla de algún equipo de laboratorio. Por ello, la presente investigación se basa en la necesidad de manipular y reconocer eficientemente los elementos químicos que puedan ser nocivos para la salud. Como medida de solución, se ha desarrollado un algoritmo para el reconocimiento de la posición del elemento dentro del área de trabajo basado en el procesamiento digital de imágenes aplicado a un robot de 3 grados de libertad, a este método se le denomina control servo visual. Así mismo, se ha planteado asociar los colores a los distintos elementos químicos que se puedan presentar, posteriormente el encargado del reconocimiento de dichos elementos son las redes neuronales artificiales. Por último, en medida de realizar una manipulación limpia y sin dejar impurezas se ha diseñado un rayo tractor sónico para reemplazar el clásico griper como elemento manipulador. Las simulaciones para el posicionamiento del robot en base a la adquisición de imagen del área de trabajo coincidieron con el ángulo y la distancia que forma el robot respecto al objeto, los datos fueron corroborados gracias al prototipo, como resultado el ángulo de desfase fue de un + 10° debido a factores de precisión del servomotor. Para comprobar el rendimiento de la red neuronal se realizaron múltiples pruebas, de las cuales se obtuvo un 85% de acierto, un resultado aceptable. En conclusión, gracias a los datos obtenidos se ha determinado que el control servo visual de un robot es viable al ser aplicado a un manipulador de 3GDL, además, es posible asociar los colores de los elementos químicos para determinar la clase ya que se obtuvo un eficiente resultado en pruebas reales.