Sistema robotizado de clasificación con Deep Learning y visión artificial

Resumen

En el presente trabajo se desarrolla un sistema de clasificación robotizado de propósito general, integrando técnicas de aprendizaje profundo y visión artificial en un entorno de simulación industrial. Se emplea el simulador CoppeliaSim para recrear una célula robotizada de almacenamiento y manejo de objetos, donde un brazo robot industrial equipado con cámara identifica piezas en un estante y localiza posiciones de depósito sobre un robot móvil. Se diseñan redes neuronales convolucionales para resolver dos tareas: (1) la clasificación de objetos en imágenes del almacén, y (2) la localización de un objeto en una zona de entrega. Mediante un conjunto de datos sintéticos, las redes se entrenan y validan alcanzando una precisión del 99,99% en la identificación de objetos y un error medio inferior al 5% en la localización. Los resultados demuestran la viabilidad de aplicar estas soluciones de visión artificial basadas en Deep Learning en entornos industriales modernos, aportando alta fiabilidad en tareas de inventario y manipulación autónoma.