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dc.contributores-ES
dc.creatorzabala Vargas, Sergio Andrés; MSc (c) Grupo de Investigación GPS, Universitaria de Investigación y Desarrollo, Bucaramanga
dc.creatorMarvin Maldonado, Jhonny; Ingeniero Electrónico.Grupo de investigación GPS, Universitaria de Investigación y Desarrollo, Bucaramanga
dc.creatorRivera, Gianni Yasser; Ingeniero Electrónico. Grupo de investigación GPS. Universitaria de Investigación y Desarrollo, Bucaramanga
dc.date2009-06-30
dc.identifierhttp://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/301
dc.identifier10.15332/iteckne.v6i1.301
dc.descriptionEn el presente artículo, se realiza una breve descripción de una metodología implementada para el funcionamiento de de un sistema de visión artificial para la identificación de objetos, basado en criterios como la forma, el color y el tamaño. Se realiza la presentación de técnicas y resultados, se destacan las estrategias de visión artificial utilizadas, los principales descriptores para las imágenes y su aplicación a un manipulador robótico. En este orden de ideas, cabe resaltar que este documento ilustra un proyecto de investigación de la Universitaria de Investigación y Desarrollo (UDI), donde se realizaron y aplicaron técnicas de pre-procesamiento y adecuación de la imagen, entrenamiento y uso de redes neuronales, así como la gestión de las señales para el control del manipulador. Es pertinente en este resumen destacar el uso de las Redes Neuronales Artificiales, como eje central del desarrollo del prototipo; lo que permite a través de estas estrategias el reconocimiento de las figuras basado en diferentes criterios y descriptor. Finalmente, pero no menos importante, es necesario resaltar que la implementación del sistema de posicionador no es descrita en este artículo, enfocándose solamente al procesamiento y adecuación de las imágenes. es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Santo Tomás. Seccional Bucaramangaes-ES
dc.relationhttp://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/301/299
dc.relation/*ref*/Y. D. Amaya. Universidad Industrial de Santander, Bucaramanga. Facultad de Ingenierías Fisico-Mecanicas. Escuela de ingenierías eléctrica, electrónica, y telecomunicaciones. Localización dinámica de móviles y obstáculos en una escena controlada para aplicaciones en robótica. Marzo 2005.
dc.relation/*ref*/J.F.Flórez. Universidad del Cauca, Colombia. Herramienta para la experimentación con robots móviles aplicando control inteligente y visión por ordenador.
dc.relation/*ref*/M.D. Ramos, Marcos Daniel. Escuela Politécnica Universidad de Alcalá. Micro-robot futbolista GOLIATTOR.
dc.relation/*ref*/S. Haykin, Neural networks a comprehensive foundation. 2ed. Ed. Prentice-Hall. 842 p. 1999. ISBN 0139083855.
dc.relation/*ref*/M.A. Zamora, L.M. Grupo de Visión, Robótica y Proy. Universidad de Murcia. H.Martínez, A.G.Skarmeta. Dpto. Inf., Inteligencia artificial y electrónica Facultad de informática Universidad de Murcia. Navegación planificada de un robot móvil en entornos interiores desconocidos.
dc.relation/*ref*/G. Pajares. Redes neuronales artificiales: fundamentos modelos y aplicaciones. Ed. Addison-Wesley Iberoamericana 390p. 1995. ISBN 0-201-87895-X.
dc.relation/*ref*/G. Pajares. Visión por computador: Imágenes digitales y aplicaciones. Ed. Alfaomega. 764p. 2002. ISBN 970- 15-0804-1.
dc.rightsCopyright (c) 2018 ITECKNE0
dc.rights0
dc.sourceITECKNE; Vol. 6, núm. 1 (2009); 50-55es-ES
dc.source2339-3483
dc.source1692-1798
dc.subjectes-ES
dc.subjectIluminación, manipulador robótico, reconocimiento de formas, redes neuronales artificiales, ubicación espacial, visión artificial.es-ES
dc.subjectes-ES
dc.titleMetodología para la implementación de un sistema de reconocimiento de objetos mediante técnicas de visión artificial aplicado a manipuladores robóticoses-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typees-ES
dc.typeen-US


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