Artículo de revista
Módulo robótico para la clasificación de lulos (Solanum Quitoense) implementando visión artificial
Robotic module for lulo (Solanum Quitoense) classification using computer vision
Registro en:
0122-6517, 2382-4700 electrónico
2382-4700
Corporación Universidad de la Costa
0122-6517
REDICUC - Repositorio CUC
Autor
Contreras Parada, Pedro Alexander
Peña Cortés, César Augusto
Riaño Jaimes, Cristhian Iván
Institución
Resumen
En este artículo se expone el diseño e
implementación de un módulo robótico para la
clasificación de lulos integrando técnicas de control,
visión artificial y robótica. El proceso que
permite la clasificación de lulos opera sobre algoritmos
para el control de un brazo robótico de 5
GDL, que basado en la información obtenida con
técnicas de visión de artificial permite seleccionar
lulos con características previamente definidas
por el usuario, como son tamaño, color e imperfecciones
en el fruto. Se inicia realizando un
diseño CAD del módulo, el cual permite establecer
las propiedades físicas, definir materiales, técnicas
de fabricación y realizar estudio de movimiento
de los distintos mecanismos involucrados en el
proceso. Se implementaron los algoritmos de control,
la cinemática del brazo robótico y los algoritmos
de visión artificial. El resultado se resume
en un módulo robótico de carácter académico que
permite la clasificación de lulos. This paper describes the design and
implementation of a robotic module for Solanum
Quitoense classification using control techniques,
computer vision and robotics. The process that
allows the classification of Solanum Quitoense
(or lulo) operates on algorithms to control a 5
degrees-of-freedom robotic arm that, based on
the information obtained from computer vision
techniques, selects lulos with features previously
defined by the user, such as size, color, and imperfections
in the fruit. Everything starts by making
a CAD module design which allows establishing
physical properties, defining materials and
manufacturing techniques and performing a motion
study of the different mechanisms involved
in the process. Subsequently, control algorithms,
robotic arm kinematics and computer vision algorithms
are implemented. The result is summarized
in an academic-based robotic module that
allows lulo classification.