SISTEMA ROBÓTICO PARA CLASIFICACIÓN DE PAPA CRIOLLA EMPLEANDO TÉCNICAS DE VISIÓN ARTIFICIAL.

ISSN: 1692-7257 - Volumen X – Número XX - 20XX Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada

Recibido: xx de mes de 20xx Aceptado:

SISTEMA ROBÓTICO PARA CLASIFICACIÓN DE PAPA CRIOLLA EMPLEANDO TÉCNICAS DE VISIÓN ARTIFICIAL. ROBOTIC SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF CREOLE POTATO USING VISION TECHNIQUES.

Sebastián Rodríguez Orrego, MSc. Cristhian Ivan Riaño jaimes, PhD. César Augusto Peña cortes Universidad de Pamplona Ciudadela Universitaria. Pamplona, Norte de Santander, Colombia. Tel.: (577) - 568 5303 Ext. 164, Fax: (577) - 568 5303 Ext. 156 E-mail: [email protected], [email protected], [email protected]

Resumen: El presente artículo describe el desarrollo de un sistema robótico con fines académicos para la clasificación y selección de papa criolla (Solanum phureja) empleando técnicas de control, visión artificial y robótica. El proceso que permite la clasificación de papa, se soporta en algoritmos para el control de un brazo robótico de cinco GDL que retroalimentado con la información obtenida con técnicas de visión de artificial, permite seleccionar la papa por la característica de tamaño. Se inicia exponiendo el diseño CAD del sistema, el cual permite establecer las propiedades físicas, definir materiales, técnicas de fabricación y realizar estudio de movimiento de los distintos mecanismos involucrados en el proceso. Los algoritmos de control, la cinemática del brazo robótico y los algoritmos de visión artificial se implementaron en Matlab®. El resultado se resume en un sistema robótico de carácter académico para clasificación de papa. Palabras clave: Brazo Robótico, Cinemática Inversa, Cinemática Directa, Visión Artificial, Abstract: This article describes the development of a robotic system for academic purposes for classification and selection of native potato (Solanum phureja) using control techniques, computer vision and robotics. The process that allows the classification of potato, is supported on algorithms to control a robotic arm with 5 GDL that fed back the information obtained with artificial vision techniques, selects the pope by the feature size. It begins by exposing the CAD design system, which allows for the physical properties, define materials, manufacturing techniques and perform motion study of the different mechanisms involved in the process. The control algorithms, the kinematics of the robotic arm and computer vision algorithms were implemented in Matlab®. The result is summarized in a robotic system for classifying academic nature pope. Keywords: Robotic Arm, Direct Kinematics ,Inverse Kinematics.

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1. INTRODUCCIÓN. Entre las ventajas de utilizar visión artificial es la reducción de los coste en control de calidad, el aumento de la producción, la inspección del 100% de la producción, la reproducibilidad y el funcionamiento continuo (Hernández 2007).

En la actualidad existen muchos procesos que anteriormente eran realizados por personal humano y que hoy en día son ejecutados por maquinas o robots. En este artículo se presenta una aplicación de selección y clasificación de papas (Solanum phureja). Las industrias requieren hacer una clasificación de sus productos por características ya sea para cumplir con políticas de calidad o hacen parte del proceso para concebir un producto. El trabajo de selección y clasificación demanda de capacidades humanas que se pueden comprometer por diversas circunstancias; el proyecto se propone como una alternativa de solución a los métodos de clasificación manuales empleando técnicas de procesamiento de imágenes y sistemas robóticos para cumplir con la tarea de selección (Peña, Banfield 2011). Se logra integrar áreas de la ingeniería como la robótica, visión artificial y control, áreas que se caracterizan por su tendencia creciente en la inclusión en los procesos, especialmente en la industria donde sus funciones anteriormente se enfocaban a manipular herramientas, posicionar objetos y realizar mecanizado o transformación de materia prima en producto (Ollero 2001), . Estas tareas se han quedado cortas para entornos cambiantes, y situaciones que demandan de un nivel de autonomía superior en los robots (Faúndez 2008). El proyecto inicia con el diseño de un sistema robótico para la clasificación de papa siendo este un producto de consumo masivo en la región. La implementación de un sistema de clasificación usando visión artificial es una alternativa conveniente que permite la extracción de características como forma, tamaño, color y textura del objeto, que son los parámetros principales con los cuales un experto fundamenta la clasificación manual (Sandoval, 2005); en la mayoría de las empresas la clasificación es por tamaño, obteniendo los demás parámetros por medio de exámenes de muestras.

Definimos el sistema para selección y clasificación de papa (Solanum phureja) como robótico ya que sus características se encuentra dentro de las definiciones adoptadas tanto por la Organización Internacional de Estándares (ISO) como la asociación RIA, Robotic Industry Association. El Sistema robótico posee un manipulador multifuncional con estructura mecánica y elementos sensores que permite ser controlado y reprogramado posee la capacidad de identificar y seleccionar las frutas maduras ejerciendo un desplazamiento sobre ellas en unas trayectorias programadas. 2. DESCRIPCIÓN SISTEMA ROBÓTICO. El sistema robótico consta de una banda transportadora, un banco de visión artificial y un brazo robótico. El brazo robótico está formado por eslabones unidos a través de articulaciones que permiten un movimiento relativo entre cada eslabón consecutivo. En el brazo robótico (fig. 3) se emplearon motores dynamixel AX-12 de ROBOTIS. Los actuadores tienen por tarea generar movimiento en los elementos del robot según órdenes dadas por el sistema de control. Para la selección de los actuadores se hizo uso de las ecuaciones de modelo dinámico del robot, las cuales proporcionan el torque o fuerza máxima que cada eslabón requiere para ejercer sus acciones, ingresándole los valores de las masas, inercias, centroides y vector de gravedad. Luego de obtener los resultados, se optó por elegir los motores Dynamixel AX-12 de ROBOTIS (Fig. 2), pues aparte de estar disponibles en los laboratorios de la universidad, cumplen con los requisitos proporcionados por la dinámica del robot.

Fig. 1. Papa criolla (Solanum phureja) para clasificación y selección.

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Fig. 2. Motores Dynamixel AX-12. 1

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Fig. 3. Papa criolla (Solanum phureja) para clasificación y selección. Para evitar errores en el desarrollo del robot se creó un prototipo digital en CAD de cada una de las piezas necesarias para construir el sistema robótico; Se hace necesario ya que el sistema se debe adecuar a las herramientas que se tienen a disposición. El programa seleccionado para el diseño CAD es SolidWorks. En el programa se realizó el modelo 3D de cada pieza y ensamble. Se obtienen los planos con información de las propiedades físicas como dimensiones, peso, momentos de inercia, centros de masa, etc, necesarios para la construcción y desarrollo del prototipo. El proceso de diseño consistió en dar forma a la idea preliminar para luego obtener planos, Desarrollos y distribución.

Fig. 4. Gripper para Papa Criolla (Solanum phureja) Uno factor crítico en el diseño mecánico del brazo robótico es las dimensiones de los eslabones, ya que influyen directamente en el torque de los motores. Estos eslabones fueron realizados en acrílico de 3 mm de espesor, suficientemente resistente, ligero y de fácil adquisición. Esta característica es muy importante debido a que el prototipo puede ser replicado fácilmente por estudiantes, lo cual es uno de los objetivos del proyecto al ser de tipo didáctico. Se utilizó el despliegue de la función de calidad (QFD), como técnica de resolución de problemas específicos que permitió cumplir con los requerimientos de diseño. Los objetivos a cumplir eran que el diseño fuese, Modular, eficiente y adaptable a cambios del producto a clasificar. Con base a esto se diseñó un sistema modular y móvil que contiene un espacio para las conexiones electrónicas el cual permite el fácil acceso a la hora de ajustar los circuitos electrónicos. La estructura principal está compuesta por una banda trasportadora que se puede desmontar con facilidad, además presenta un panel de control con indicadores junto con un botón de paro emergente y una base la cual sujeta una cámara digital. En la fig. 5 se puede visualizar el conjunto final ensamblado donde se observan: robot, cámara digital, caja de conexiones, panel de control y banda trasportadora y su disposición final lista para ser ensamblada.

El efector final se diseñó para manipular la papa creando la posibilidad de adaptar el sistema robótico a otras frutas o verduras con forma similar. Las cuatro pinzas que lo conforman darán un mejor agarre al producto. Se cuenta con un espacio en el interior del mismo con la forma promedio de la papa para no causarle ningún daño al sujetarla. Estas pinzas están ensambladas a un juego de engranes que se encuentran en el soporte del efector final, los engranes son movidos a través de un mecanismo tornillo sin fin que atraviesa el centro de la base. Un roboservo configurado en giro continuo mueve el tornillo sin fin. Abrir y cerrar el griper tiene una duración de 13 segundos para una velocidad de giro del tornillo sin fin de 200 rpm. El efector final puede almacenar objetos esféricos con un diámetro máximo 5 cm y mínimo de 5mm. La fig. 4. Se presenta la imagen del efector final

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determinadas para conseguir su solución. Los valores de las articulaciones son obtenidos por medio de la siguiente matriz: Ai = [

i-1

]

Para un análisis más sencillo se puede hacer uso del desacople cinemático, el cual se realiza en el punto conocido como punto de muñeca. 4. DINÁMICA INVERSA Para el cálculo de la dinámica del robot se hace uso de las matrices de transformación homogéneas y la ecuación de Lagrange. Los resultados son ecuaciones donde se obtiene el vector de fuerzas y torques aplicadas sobre cada articulación.

Fig. 5. Sistema robótico para clasificación de papa criolla 3. CINEMÁTICA Y DINÁMICA DEL BRAZO ROBÓTICO.

La formulación Lagrangina establece la ecuación:

Para el cálculo de la cinemática directa se empleó el método Denavit-Hartemberg, el cual proporciona la ubicación del efector final ingresando los datos de las variables articulares del robot. Para dar solución a ésta se requieren las distancias entre los ejes coordenados de las articulaciones del robot (Fig. 6).

(1) = k –U

Dónde: qi = coordenadas generalizadas (articulares). τ: Vector de fuerza y pares aplicados en las qi. : Función Lagrangiana. k: Energía cinética. U: Energía potencial.

Fig. 6. Sistema robótico para clasificación de papa criolla.

Se desarrolló un algoritmo en el software Matlab® para realizar las operaciones matemáticas para determinar matrices como: matriz de pseudoinercias, matrices de inercias, de fuerza de Coriolis y matriz de gravedad para al final hallar la ecuación dinámica del sistema.

El análisis de la cinemática directa arrojó los parámetros mostrados en la tabla 1. Tabla 1: Parámetros Denavit-Hartemberg

1 2 3 4 5

Өi q1+90º q2 q3+90° q4 q5-90º+ atan2(L6,L5)

di L1+L2 0 0 L4 0

ai 0 L3 0 0 √

αi 90° 0 90° -90º 0

Los parámetros necesarios para el cálculo de la dinámica como el centro de masa y los momentos de inercias (Tabla 2) se obtienen de las propiedades físicas calculadas en la simulación CAD, para esto es importante asignar el material de cada uno de los sólidos que conforman el eslabón en el CAD.

La cinemática inversa, contrario a la directa, proporciona los valores de las variables articulares ingresándole la ubicación del efector final del robot. Para el cálculo de la cinemática inversa se utilizó el método geométrico, que se basa en desacoples del brazo, llevándolo a posiciones Universidad de Pamplona I. I. D. T. A.

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Tabla 2: Parámetros para el cálculo de la dinámica 1 66Masa (g) Ixx (kg*m^2) Iyy (kg*m^2) Izz (kg*m^2) x (m) y(m) z(m)

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5. TRATAMIENTO DE IMÁGENES POR VISIÓN ARTIFICIAL. 5

Para la clasificación de las papas se hizo uso de la visión artificial, adquiriendo las imágenes desde una cámara ubicada en la parte superior de la banda transportadora. El algoritmo de tratamiento digital de imágenes captura fotografías consecutivamente (Fig. 8), extrayendo de éstas información importante como si hay presencia o no de papas y de ser así, enviaría información del tamaño de la papa y la ubicación en la que se encuentra con respecto al brazo robótico.

0.18987 0.13331 0.07455 0.05235 0.10808 0.00037261 8 7.1381E-05 0.00017304 2.7639E-05 4.0209E-05 0.00043043 4 0.00135433 0.00018426 8.524E-06 0.00144157

0.00037765 0.00130721 3.194E-05 2.5035E-05 0.00144103 -2.763E-08 -7.736E-08 -1.052E-08 -5E-11 -1.0941E-07 1.9E-10 2E-11 -6.8E-10 1.434E-08 -1.9E-10 -1.3E-10 3.6E-10 4.393E-08 -9.3E-10 -6.6E-10 -1.7165EIxy(kg*m^2) 06 -9.599E-08 7.1871E-07 -5.031E-08 1.2637E-05 1.19555EIxz(kg*m^2) 06 -4.9118E-07 -3.8628E-05 7.1E-10 8.734E-06 1.43949EIyz(kg*m^2) 06 7.2E-10 -2.5361E-06 -4.9116E-07 2.0513E-07 Masa (g) 0.18987 0.13331 0.07455 0.05235 0.10808 Masa (g) 0.18987 0.13331 0.07455 0.05235 4.0209E-05

Para determinar el tamaño de las papas se realiza una segmentación de las imágenes utilizando una clasificación por umbral de acuerdo al color de las mismas (Fig. 9), con lo que se extrae fácilmente el área de cada papa y la posición que es proporcionada luego de ubicar el centroide de cada una. También fue necesario llevar a cabo operaciones de dilatación y erosión en las imágenes, para los casos en que las papas estuvieran unidas y se formara una sola imagen, de esta forma se separan y se pueden identificar individualmente.

Luego de obtener las ecuaciones se ingresaron al algoritmo computacional en el software de Matlab® para obtener el modelado dinámico (Fig. 6) por Lagrange-Euler que proporciona los valores de pares y fuerzas necesarios para mover cada articulación adecuadamente. Estos valores se dan en una matriz de la forma ̈

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Dónde: τ : Matriz de fuerzas y torques. D: Matriz de inercias. H: Vector columna de fuerzas de Coriolis y centrifugas. C: Vector columna de fuerzas de gravedad.

Fig. 8. Imagen original adquirida.

Fig. 7. Modelo en Simulink para cálculo de pares y fuerzas. Luego de obtener esta matriz se procede a realizar la selección de los actuadores, los cuales deben cumplir con esta condición mínima de torque y fuerza más un factor de seguridad seleccionado en 1.5. Universidad de Pamplona I. I. D. T. A.

Fig. 9. Imagen segmentada. 4

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dirigir el efector final, otorgando una precisión aceptable en el momento de agarrar las papas. La dinámica inversa permitió conocer con anterioridad la fuerza o par máximo al que serían sometidas las articulaciones, por lo que se pudo decidir qué tipo de materiales usar para el ensamble y el par mínimo que debían tener los motores. El tratamiento digital de las imágenes proporciono resultados muy buenos, pues aun cuando hay varias papas en la banda muy cercas o incluso unidas las detecta satisfactoriamente (Fig. 12).

Fig. 10. Imagen resultado, después de la clasificación. Una vez obtenida la imagen, se identifican las características más relevantes, que permiten diferenciar los tuberculos y así lograr un óptimo trabajo en el procesamiento de la imagen, se empleó los espacios HSV, YCbCr y RGB, en estos espacios se analizaron sus principales componente y algunas operaciones matemáticas entre ellas. Aplicando técnicas de procesamiento se obtuvo la matriz que representa la papa (Solanum phureja) .

Fig. 12. Imagen adquirida incrementando el número de tubérculos e imagen segmentada de la fotografía.

6. RESULTADOS Los resultados obtenidos con proyecto son satisfactorios, gracias a las técnicas de diseño y simulación se logró resolver problemas antes de su construcción lo cual facilito el desarrollo del sistema. Las propiedades tanto físicas como visuales arrojadas por el programa solidworks fueron muy acertadas ya que se siguió con la ruta de ensamble creada en la (Fig. 11) se puede visualizar el sistema robótico clasificando papa (Solanum phureja) en funcionamiento. .

Fig. 13. Resultados de la clasificación.

7. CONCLUSIONES Se obtuvieron las coordenadas articulares de los actuadores del brazo antropomórfico para ubicar el efector final en una posición dada, realizando un estudio cinemático el cual describe correctamente el comportamiento del brazo.

Fig. 11. Sistema robótico clasificando papa (Solanum phureja). . Los resultados de la cinemática proporcionaron al brazo robótico la ubicación a la cual se debería Universidad de Pamplona I. I. D. T. A.

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Se logró posicionar el brazo deduciendo el desplazamiento de cada uno de sus eslabones en distintas ubicaciones, deducidas implementando técnicas de visión artificial. Los scripts creados en Matlab® para validar el comportamiento funcionaron correctamente sin importar el número de tubérculos en la banda transportadora.

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El Sistema robótico, responden a las condiciones cambiantes provocadas por la dinámica real del proceso, logrando una acción de control donde se consigue seguir la posición requerida, demostrando que el control se adecua y se acopla frente a las variaciones presentadas en la referencia.

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