Examinando por Materia "fuerza"

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    PublicaciónSólo datos
    DISPOSITIVO TRANSDUCTOR PARA LA MEDICIÓN DE FUERZA Y VELOCIDAD EN UNA TAREA DE CORTE CON ESCALPELO (TRANSDUCER DEVICE FOR MEASURING FORCE AND SPEED IN A TASK OF SCALPEL CUTTING)
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2013-11-07) Mejía, Edilberto; Mejía, Jorge; Delgado, Jaime; Avilés, Óscar; Amaya, Darío
    El artículo muestra el diseño y fabricación de un dispositivo mecatrónico capaz de llevar a cabo la medición de fuerza y velocidad en una tarea de corte hecha con escalpelo. Se hizo un estudio, basado en el método de elementos finitos, con el fin de registrar la fuerza necesaria para romper el tejido (pechuga de pollo), teniendo un referente teórico como parámetro de comparación de los resultados obtenidos en las pruebas de corte efectuadas. Se usó como elemento primario de medición un sensor del tipo FlexiForce A201-25. El dispositivo fue acoplado, como herramienta de trabajo, a un brazo robótico industrial, programado con una rutina de corte transversal.La velocidad de corte del dispositivo implementado fue sensada por medio de una cámara, llevando a cabo un seguimiento a un marcador establecido previamente; para tal fin se desarrolló un software en lenguaje de programación C#. Todas las pruebas se efectuaron sobre el mismo tejido y con la misma rutina, con el fin de realizar una medición de la repetitividad del corte. Los resultados obtenidos fueron registrados en tablas, para efectos de análisis estadístico, y representación gráfica.Abstract: This paper shows the design and manufacture of a mechatronic device, capable of measuring force and speed in a cutting work done with a scalpel. A study based on the finite element method was made, in order to record the force required to break the tissue (chicken breast) having a theoretical framework as the benchmark of the results obtained in the cutting tests. It was used, as the primary measuring device, a sensor type FlexiForce A201-25. The device was attached, as a working tool, to an industrial robotic arm programmed with a crosssection routine. The cutting speed of the implemented device was sensed through a camera by tracking a marker set previously for this purpose, software in C # programming language was developed. All tests were performed on the same tissue and with the same routine to perform a measurement of cutting repeatability. The results were recorded in tables, for purposes of statistical analysis, and graphical representation.
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    PublicaciónSólo datos
    HACIA EL AGARRE DE OBJETOS UTILIZANDO APRENDIZAJE ROBÓTICO POR IMITACIÓN Y DATOS DE FUERZA
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2015-07-12) Peña-Solórzano, Carlos Andrés; Hoyos-Gutiérrez, José Gabriel; Prieto-Ortiz, Flavio Augusto
    ResumenEn este artículo se trata el agarre de objetos en robótica. Específicamente, agarres de precisión y la fuerza requerida en los puntos de contacto entre la mano y el objeto para realizar una buena sujeción. Se propone adquirir los datos de sensores de fuerza utilizando un guante de datos y codificándolos mediante aprendizaje por imitación. Se utilizan imágenes RGB y de profundidad para determinar la ubicación y orientación de los objetos. Se prueban varias configuraciones mano-objeto en simulación, comparando la calidad del agarre al utilizar las fuerzas máximas, mínimas y promedio truncado. La variación de la calidad obtenida es pequeña y en algunos casos despreciable, permitiendo concluir que al seleccionar siempre las fuerzas máximas, se obtiene un agarre que se ajusta bien a múltiples configuraciones. Además, se presenta un sistema de adquisición de datos de fuerza de bajo costo y una etapa de procesamiento de imágenes que permite determinar la ubicación y orientación de los objetos.AbstractThis article deals with robotic object grasping. Specifically, precision grasps and the strength required in the contact points between the hand and the object to obtain a good grip. We propose to acquire the data of force sensors us- ing a data glove and learning by imitation to encode it. RGB and depth images are used to determine objects location and orientation. Several hand-object configurations are simulated, comparing the grasp quality when maximum, minimum and truncated mean are used. The variation of grasp quality obtained is small and in some cases negligible, so we can conclude that by selecting the maximum grasping strength, we achieve a well-adjusted grasp to multiple configurations. Besides, we present a low cost strength acquisition system and an image processing stage which allows calculating the location and orientation of an object. ResumoEm este artigo, se fala sobre os objetos de aderência em robótica é. Especificamente, apertos de precisão e a força necessária nos pontos de contato entre a mão e o objeto para um ajuste perfeito. Propõe-se a aquisição de dados de sensores de força, usando uma luva de dados e codificando-os por aprendizagem de imitação. São utilizadas imagens RGB e de profundidade para determinar a localização e a orientação de objetos. São testadas várias configurações de mão-objeto em simulação através da comparação da qualidade de aderência ao usar a força máxima, média, e mínimo. A variação na qualidade obtida é pequena e, em alguns casos negligenciável, levando à conclusão de que selecionando sempre as forças máximas, é obtido um aperto que se encaixa bem com várias configurações. Além disso, um sistema de aquisição de dados de força de baixo custo e uma etapa de processamento de imagem para determinar a posição e orientação de objetos.