Examinando por Materia "YOLO"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Desarrollo de un sistema de control control basado en visión de máquina para la plataforma robótica SCARA de la Universidad EIA
    (Universidad EIA, 2022) Blandón Quiroz, Andrés; Holguín Ramírez, Kevin; Moreno Hincapié, Gustavo Andrés
    RESUMEN: La Universidad EIA desarrolló un robot del tipo SCARA, el cual, pese a su gran aporte en diseño y construcción, y a sus atributos básicos, tiene una deficiencia funcional en su forma de manejo, ya que no recibe ningún tipo de realimentación de su posición con respecto a los objetos en su entorno. De esta forma, quien utilice el robot debe estar siempre atento a los comandos que debe introducir para evitar sobre-impulsos, inestabilidades o colisiones con otros objetos. Además, como el manejo del robot es manual-visual, tienden a ocurrir imprecisiones que, como consecuencia, ralentizan el proceso. El objetivo de este proyecto es implementar un sistema basado en reconocimiento de objetos por visión artificial, que permita expandir las funcionalidades del robot sin necesidad de conocer a detalle el funcionamiento del sistema, para poder manejarlo sin realizar algún daño al sistema o al entorno. Esta mejora se permitirá realizar procesos más complejos, que a su vez abren la posibilidad de incursionar a nuevos procesos de investigación.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Diseño de un sistema de visión artificial para la identificación de camas de siembra vacías en un entorno controlado
    (Universidad EIA, 2022) Rincon Pabon, Keiver Reinaldo; Perez España, Daniel Felipe; Puerta Echandia, Alejandro
    RESUMEN: El siguiente trabajo muestra el diseño y desarrollo de un sistema de detección de espacios vacíos en las camas de siembra de la empresa Flores el Trigal, este trabajo detalla el planteamiento del problema y la metodología implementada en el proceso de desarrollo. En la empresa Flores el Trigal se lleva a cabo el cultivo de varios tipos de flores, entre estos está el Pompón, la cual es la flor de interés en este trabajo de grado, sucede que en el proceso de cultivo se llegan a presentar diversas perdidas en los esquejes, este fenómeno se debe a que en algunos casos no se llegan a sembrar todos los esquejes, o el proceso de siembre no se lleva a cabo de la manera adecuada. Para dar solución a este problema se propuso la implementación de un sistema de visión artificial el cual pueda realizar la detección de estas zonas que quedan sin sembrar, el cumplimiento de este sistema es posible implementando una Raspberry Pi 3B+. El desarrollo metodológico se realiza implementado la estructura expuesta por Karl T Ulrich, en esta se detalla el proceso de construcción que se llevó a cabo en la fabricación de la estructura y del modelo implementado que ofrece la red neuronal Yolo y Custom Vision, por medio de estas dos herramientas es posible realizar el reconocimiento de las variables designadas como Pompón, Espacio y Fallo, adicional a esto se utiliza la técnica de procesamiento digital de imágenes, implementando la librería OpenCV de Python. Estas técnicas permiten identificar las variables anteriormente nombradas, estas variables se obtienen a partir de un modelo entrenado, el cual cuenta con un porcentaje de desempeño y acierto, estos modelos se sujetan a comparación para elegir el modelo que va a ser implementado en el sistema Raspberry Pi 3B+, el cual permitirá la detección en campo.