Publicación: Sistema de retroalimentación en el espacio de trabajo del Robot ABB por medio de tecnologías de visión artificial
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Resumen en español
RESUMEN: El proyecto desarrolla un sistema de retroalimentación para el robot ABB IRB 140 del laboratorio de la Universidad EIA, utilizando tecnologías de visión artificial para mejorar su interacción con el entorno de trabajo. La metodología incluyó la recopilación de información técnica del robot, la selección de la cámara OAK-D y el modelo YOLOv8 por su precisión y velocidad en detección de objetos, y la implementación de algoritmos de deep learning para reconocimiento y seguimiento. Se estableció comunicación entre el sistema de visión y el robot mediante protocolos TCP/IP y OPC, integrando lenguajes Python, MATLAB y RAPID. Las pruebas realizadas mostraron una mejora significativa en la precisión del robot, con errores reducidos a 2.41 cm en el eje X y 1.88 cm en el eje Y tras correcciones, logrando así un sistema eficiente para tareas dinámicas, aunque se recomienda optimizar aún más para aplicaciones de alta precisión.
Resumen en inglés
ABSTRACT: The increasing demand for standardized products at low cost has driven the adoption of industrial robots to enhance efficiency and productivity in manufacturing. However, these robots often lack information about their workspace, as they are not equipped with sensors that provide environmental data, preventing them from reacting to changes in their workspace. In this context, the ABB robot in the robotics laboratory at Universidad EIA does not have a feedback system that allows it to interact with its environment. This research aims to implement a feedback system using artificial vision technologies to enable the ABB robot at Universidad EIA to effectively interact with its workspace. Through this system, it is expected to improve the robot’s ability to adapt to changes and dynamics in its environment, thereby increasing its operational efficiency and safety.