TESIS PUCP

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PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATLICA DEL PER

ESCUELA DE GRADUADOS

SISTEMA DE VISIN ARTIFICIAL PARA EL RECONOCIMIENTO Y

MANIPULACIN DE OBJETOS UTILIZANDO UN BRAZO ROBOT

Tesis para Optar el Grado de:

MAGISTER EN INGENIERA DE CONTROL Y AUTOMATIZACIN

Presentado por:

EDDIE ANGEL SOBRADO MALPARTIDA

Lima- Per 2003

CONTENIDO

RESUMEN

INTRODUCCIN

Captulo 1. Visin Artificial. 1.1 Introduccin. 1-1

1.2 Aplicaciones de la Visin Artificial. 1-1

1.3 La Visin Artificial en Robtica 1-1

1.4 Diagrama de bloques del Sistema de VA a implementar. 1-1

1.5 Hardware y Software utilizado. 1-1

Captulo 2. Etapas del Sistema de Visin Artificial.

2.1 Introduccin 2-1

2.2 Adquisicin de la imagen. 2-1

2.2.1 Cmara 2-1

2.2.2 Digitalizador 2-1

2.2.3 Sistema de iluminacin 2-1

2.2.4 Fuentes de iluminacin 2-1

2.3 Preprocesamiento de la imagen 2-1

2.3.1 Conversin a Escala de Grises 2-1

2.3.2 Filtro espacial 2-1

2.4 Segmentacin 2-1

2.4.1 Segmentacin basada en Pixeles 2-1

2.4.2 Operaciones Morfolgicas 2-1

2.4.3 Etiquetado y Cuenta de objetos 2-1

2.4.4 Filtro de Tamao 2-1

2.5 Descripcin (Representacin) 2-1

2.6 Reconocimiento (Clasificacin) 2-1

2.7 Toma de decisiones y comunicacin con el Robot 2-1

Captulo 3 Descripcin y Extraccin de caractersticas. 3.1 Introduccin. 3-1

3.2 Requisitos en la extraccin de caractersticas 3-1

3.3 Extraccin de caractersticas 3-1

3.4 Mtodos de Descripcin 3-1

3.4.1 Descriptores de Forma 3-1

3.4.1.1 Cdigo de cadena 3-1

3.4.1.2 Area 3-1

3.4.1.3 Permetro 3-1

3.4.1.4 Circularidad 3-1

3.4.1.5 Momentos Generales 3-1

3.4.2 Descriptores de Textura 3-1

3.5 Momentos Invariantes 3-1

3.5.1 Momentos Invariante a Traslaciones 3-1

3.5.2 Momentos Invariante a Homotecias 3-1

3.5.3 Momentos Invariante a Traslaciones, Rotaciones y Homotecias 3-1

3.6 Clculo de los Momentos a partir del Cdigo de Cadena 3-1

Captulo 4 Reconocimiento Automtico de Patrones. 4.1 Introduccin 4-1

4.2 Enfoques de un Sistema de Reconocimiento 4-1

4.2.1 Heursticas. 4-1

4.2.2 Matemticas. 4-1

4.2.3 Lingsticas (Sintcticas). 4-1

4.2.4 Redes Neuronales Artificiales. 4-1

4.3 Reconocimiento Estadstico de Patrones (REP). 4-1

4.3.1 Representacin de los Patrones 4-1

4.3.2 Similaridad entre Patrones 4-1

4.3.3 Variabilidad entre Patrones. 4-1

4.4 Etapas de diseo de un Reconocedor de Formas 4-1

4.5 Ejemplo de un Sistema de Visin Artificial 4-1

4.6 Modelo de clasificadores 4-1

4.6.1 Aprendizaje Supervisado 4-1

4.6.1.1 Modelo Paramtrico 4-1

4.6.1.2 Modelo no Paramtrico 4-1

4.6.2 Aprendizaje no Supervisado 4-1

4.7 Reconocedor Estadstico 4-1

4.7.1 Clasificador Bayesiano 4-1

4.7.2 Ejemplo de un Clasificador Bayesiano 4-1

Captulo 5 Red Neuronal como Reconocedor de Patrones.

5.1 Introduccin 5-1

5.2 Redes Neuronales 5-1

5.2.1 Arquitectura 5-1

5.2.2 Aprendizaje 5-1

5.2.3 Generalizacin 5-1

5.3 Red Neuronal como Clasificador 5-1

5.4 Ventajas de las Redes Neuronales frente a los REP 5-1

5.5 Pasos para la Implementacin de una Red Neuronal como Clasificador 5-1

Captulo 6 Sistema Robtico ER-IX 6.1 Introduccin 6-1

6.2 Trayectoria de control 6-1

6.3 Programacin ACL del Sistema Robtico. 6-1

6.4 Sistema de Coordenadas 6-1

6.5 Sincronizacin entre las Coordenadas del Robot-Frame. 6-1

6.6 Determinacin de la Orientacin del objeto 6-1 Captulo 7 Implementacin del Sistema de VA. 7.1 Introduccin 7-1

7.2 Implementacin del Hardware 7-1

7.2.1 Cmara y Tarjeta de captura de video 7-1

7.2.2 Interface PCRobot Scorbot 7-1

7.2.3 Sistema de iluminacin 7-1

7.3 Implementacin del Software 7-1 7.3.1 Captura de la Imagen 7-1

7.3.2 Preprocesamiento y Segmentacin de la imagen 7-1

7.3.2.1 Conversin a niveles de grises 7-1

7.3.2.2 Filtrado 7-1

7.3.2.3 Umbralizacin. 7-1

7.3.2.4 Erosin y Dilatacin. 7-1

7.3.2.5 Etiquetado de objetos en la imagen. 7-1

7.3.2.6 Filtro de tamao. 7-1

7.3.3 Calculo de las Caractersticas 7-1

7.3.3.1 Clculo del cdigo de cadena de un objeto 7-1

7.3.3.2 Calculo de los Momento Invariantes 7-1

7.3.4 Diseo de la Red Neuronal 7-1

7.3.4.1 Construccin de una Base de datos 7-1

7.3.4.2 Separacin de los datos 7-1

7.3.4.3 Transformacin de los datos de entrada 7-1

7.3.4.4 Arquitectura de la red Neuronal 7-1

7.3.4.5 Fase de entrenamiento 7-1

7.3.4.6 Fase de Validacin 7-1

7.3.5 Calibracin y Sincronizacin Robot Visin 7-1

7.3.5.1 Definiendo el Marco de la Imagen 7-1

7.3.5.2 Sincronizacin entre la Cmara y el Robot 7-1

7.3.5.3 Calculo de la Orientacin del Objeto 7-1

7.3.6 Tarea del Robot Scorbot 7-1

7.3.7 Interface Usuario del Sistema de Visin 7-1

Pruebas y Resultados

Conclusiones.

Trabajo Futuro

Apndices

Bibliografa

RESUMEN

En este proyecto, un brazo robot permitir seleccionar objetos

(tornillos, tuercas, llaveros, etc) que se encuentran en una mesa,

independiente de la posicin y orientacin. El problema se aborda

mediante un esquema de Visin Artificial consistente en 6 etapas:

obtencin de la imagen, preprocesamiento, segmentacin, extraccin

de caractersticas, clasificacin y manipulacin con el brazo robot.

Se implementa tcnicas de aprendizaje y clasificacin

automticas para un sistema de visin. La clasificacin en si se

puede enfrentar de mltiples maneras, generalmente los

clasificadores tradicionales, que se basan en mtodos estadsticos

y/o estructurales y otro esquema como la red neuronal el que

presenta algunas ventajas frente a los mtodos tradicionales y el

cual ser realizado.

Una vez reconocida y localizada una pieza determinada, se dar

la seal de mando al manipulador robtico para que este lo recoja y

lo coloque en una posicin determinada previamente por el operador.

Por tanto, mediante Visin Artificial y el brazo Robot Scorbot ER-

IX, vamos a reconocer y manipular piezas.

INTRODUCCION

Una de las lneas de investigacin y desarrollo muy

interesantes, es lo relativo a la "imitacin" de nuestros rganos de

los sentidos: audicin y visin. En ello, no slo se espera dotar un

computador de la capacidad de "percibir" sonidos, sino de reconocer,

es decir de "identificar " lo percibido. Se ha avanzado bastante en

el reconocimiento de voz, mientras se ha avanzado menos en materia

de visin-interpretacin.

La visin artificial por computadora es una disciplina en

creciente auge con multitud de aplicaciones, como inspeccin

automtica, reconocimiento de objetos, mediciones, robtica etc. El

futuro es an ms prometedor; la creacin de mquinas autnomas

capaces de interaccionar inteligentemente con el entorno pasa

necesariamente por la capacidad de percibir ste. Estas mquinas,

dotadas de computadores cada vez ms rpidos y potentes, encuentran

una de sus mayores limitaciones en el procesamiento e interpretacin

de la informacin suministrada por sensores visuales.

La manipulacin de objetos en lneas de ensamble de robots es

una tarea donde un gran conjunto de diferentes tipos de objetos

aparecen en orientacin y posicin arbitraria. En este caso el

reconocimiento y la aplicacin satisfactoria del robot depende

crucialmente de las tcnicas de reconocimiento de objetos confiables

que se empleen para poder cumplir totalmente ciertos requerimientos

importantes.

En este trabajo se implementa un sistema el cual permitir a

un brazo robot seleccionar y manipular objetos conocidos que se

encuentran en una mesa, independiente de la posicin y orientacin.

El problema se aborda mediante un esquema de Visin Artificial

consistente en 6 etapas: obtencin de la imagen, preprocesamiento,

segmentacin, extraccin de caractersticas, clasificacin y

manipulacin con el brazo robot.

La captura de la imagen es el conjunto de operaciones que se

efectan para transformar la iluminacin de una escena en una seal

digital. Las imgenes no siempre se presenta en un formato adecuado

para su anlisis, por lo que el siguiente proceso es el

preprocesamiento de una imagen, en el cual se utilizan tcnicas

encaminadas a realizar la mejora de la imagen, como son el nivel de

gris, contraste, eliminacin del ruido, el realce de algunas

caractersticas de inters, etc. Una vez qu