Detección de pose de objetos usando cámaras RGB para aplicaciones industriales

El avance y descubrimiento de distintos materiales y componentes tecnológicos, junto con el acoplamiento de algoritmos inteligentes, impacta en forma directa en la innovación de soluciones a distintos tipos de problemas. Un ejemplo de ello, es el uso de las cámaras RGB en el sector industrial. La pr...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Yuan, Rebeca, Mulassano, Micaela, Chiabrando, Bruno, Jaime, Ibrahim, Cervetti, Gonzalo, Redolfi, Javier
Formato: Documento de conferencia publisherVersion
Lenguaje:Español
Publicado: AJEA- Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN 2022
Materias:
Cámaras RGB.
Visión artificial.
Aprendizaje automático.
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12272/6916
https://doi.org/10.33414/ajea.1.871.2021
Aporte de:
RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional
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description El avance y descubrimiento de distintos materiales y componentes tecnológicos, junto con el acoplamiento de algoritmos inteligentes, impacta en forma directa en la innovación de soluciones a distintos tipos de problemas. Un ejemplo de ello, es el uso de las cámaras RGB en el sector industrial. La presente investigación busca aplicar en el sector industrial, cámaras RGB junto a algoritmos de aprendizaje profundo, para la detección de la ubicación y la pose de los objetos que circulan por cintas transportadoras, propias del proceso productivo. El objetivo es reconocer la pose de los objetos ante diferentes variables como, por ejemplo, la velocidad de la cinta transportadora y la iluminación de la planta. En paralelo al armado del dataset de entrenamiento, se exponen los posibles modelos inteligentes a utilizar para alcanzar los objetivos planteados.
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