Simulación de un sistema de clasificación robotizado de propósito general utilizando técnicas de Deep-Learning y visión artificial en Python

En la actualidad, la inteligencia artificial es el pilar fundamental de la denominada cuarta revolución industrial. Por ello, este trabajo de fin de grado busca aplicar los algoritmos del aprendizaje profundo y visión artificial sobre un sistema de clasificación robotizado de propósito general. El objetivo de este trabajo de fin de grado es el estudio y diseño de redes neuronales artificiales para su posible implementación en la industria. Se realiza un estudio bibliográfico con el fin de comprender el funcionamiento de este tipo de algoritmos y obtener la capacidad de diseñar modelos propios para diferentes fines. Para la simulación del sistema de clasificación robotizado se ha hecho uso del simulador CoppeliaSim. En dicho entorno se generan los datos de entrenamiento y se realizan las validaciones de los modelos creados. También, se ha utilizado TensorFlow y Keras programando en el lenguaje de programación Python para el diseño de las redes. Se han propuesto dos problemas: i) la identificación objetos en un almacén automatizado; y ii) el segundo la obtención de la localización de un objeto, utilizando cámaras virtuales en ambas situaciones. Por último, se analiza los resultados obtenidos de las redes y se comprueba su viabilidad en la industria moderna