Desarrollo de un sistema de control para un brazo robot que clasifique objetos en base al color utilizando visión artificial.

El presente documento explica el desarrollo de un sistema de control para un brazo robot que clasifique objetos en base al color utilizando visión artificial. Este documento presenta una solución al problema de manipular objetos mediante un brazo robot manipulador “xArm” de la empresa LewanSoul, el cual es controlado y guiado en base al reconocimiento de color de un objeto utilizando las librerías de visión artificial de MATLAB. Para solucionar este problema se utilizó la metodología de investigación de ensayo y error mediante el método de la espiral que se basa en resolver un problema en cuatro fases iniciando por la planificación, seguido del análisis de riesgo, la implementación y finalizar con la evaluación para observar los resultados alcanzados y empezar de nuevo con la espiral si los resultados no son los esperados. En la primera fase se planificaron y delimitaron los objetivos, los cuales fueron reconocer el color del objeto a manipular mediante técnicas de visión artificial con la ayuda de MATLAB y una cámara Logitech C930. Como segunda fase se analizó la matemática del robot para guiarlo hacia el punto que define la ubicación del objeto a recoger, de la misma manera se analizaron las estrategias para la creación de la interfaz gráfica y la comunicación entre software y hardware. En éste análisis se evaluaron los tipos de controles que se necesitaba para comandar el brazo, y se utilizó una GUI de MATLAB para crear la interfaz gráfica, además se escogió la comunicación serial para enviar datos hacia la tarjeta controladora de servos LewanSoul. En la tercera fase se implementó el sistema conectando el brazo LewanSoul con la PC de MATLAB y la cámara web Logitech C930 mediante comunicación serial. Por último, se evaluaron los resultados obtenidos y se encontró que el sistema presenta un 97% de fidelidad en el control de sus articulaciones desde la interfaz gráfica, un 100% en el reconocimiento de colores (rojo y verde) y un 97% en cuanto a la clasificación de objetos, con errores mínimos debido al procesador de la PC que fueron solventados al ejecutar nuevamente las acciones desde la primera fase del método de la espiral. Al final, se termina el trabajo concluyendo que el robot es fiable para utilizarlo en la industria dentro de procesos repetitivos de clasificación.This document explains the development of a control system for a robot arm that classifies objects based on color using artificial vision. This document presents a solution to the problem of manipulating objects using a robot manipulator arm "xArm" from LewanSoul, which is controlled and guided based on the color recognition of an object using MATLAB computer vision libraries. To solve this problem, the trial and error research methodology was used through the spiral method that is based on solving a problem in four phases starting with planning, followed by risk analysis, implementation and ending with evaluation to observe the results achieved and start again with the spiral if the results are not as expected. In the first phase, the objectives were planned and delimited, which were to recognize the color of the object to be manipulated using artificial vision techniques with the help of MATLAB and a Logitech C930 camera. As a second phase, the mathematics of the robot was analyzed to guide it to the point that defines the location of the object to be collected, in the same way the strategies for the creation of the graphical interface and the communication between software and hardware were analyzed. In this analysis, the types of controls needed to command the arm were evaluated, and a MATLAB GUI was used to create the graphical interface, in addition, serial communication was chosen to send data to the LewanSoul servo controller card. In the third phase, the system was implemented connecting the LewanSoul arm with the MATLAB PC and the Logitech C930 webcam through serial communication. Finally, the results obtained were evaluated and it was found that the system presents 97% fidelity in the control of its joints from the graphic interface, 100% in the recognition of colors (red and green) and 97% in terms of to the classification of objects, with minimal errors due to the PC processor that were solved when executing the actions again from the first phase of the spiral method. In the end, the job is finished concluding that the robot is reliable for use in industry within repetitive sorting processes