Robótica Industrial | Laboratorio 4 Funciones para determinar características geométricas de objetos
Summary
TLDREl video trata sobre cómo configurar una cámara y un robot para realizar procesamiento de imágenes. El presentador explica los pasos necesarios para ajustar las propiedades de la cámara, como brillo, contraste y exposición, así como la secuencia de operaciones para mejorar la imagen. Además, se muestra cómo agregar modelos y generar secuencias para analizar las imágenes y obtener resultados precisos. También se mencionan herramientas de software para ubicar, contar y procesar imágenes, con recomendaciones sobre cómo ajustar los parámetros para obtener mejores resultados.
Takeaways
- 🤖 Configurar un robot: Se menciona la necesidad de configurar un robot térmicamente y acceder a la configuración del sistema.
- 📸 Uso de la cámara: Se explica cómo cambiar la configuración de la cámara predeterminada y agregar una cámara manualmente si es necesario.
- 👁️ Visión expandida: Se habla sobre la expansión de la visión y cómo se relaciona con la percepción general del robot.
- 🛠️ Configuración geométrica: Se detalla cómo configurar la geometría de la cámara y cómo se relaciona con el robot y el trabajo.
- 🌄 Procesamiento de imagen: Se aborda el concepto de secuencia y cómo se utiliza para establecer propiedades como brillo, contraste y exposición.
- 🎨 Filtro de colores: Se menciona el uso de filtros de colores en la cámara y cómo afectan a la imagen.
- 📈 Evaluación de resultados: Se discute cómo se evalúan los resultados de la imagen procesada y se enfatiza la importancia de no sobresaturar el sistema con información.
- 🔍 Detección y ubicación: Se explica cómo el software ayuda a ubicar, contar e inspeccionar objetos en la imagen.
- 📊 Matriz de puntajes: Se habla sobre cómo se utiliza una matriz para evaluar la similitud de una imagen con un modelo y cómo se interpreta el puntaje.
- 🔄 Creación de nuevas secuencias: Se menciona la capacidad de generar nuevas secuencias y cómo se pueden usar para mejorar el rendimiento del robot.
Q & A
¿Cuál es el primer paso para configurar el sistema en el video?
-El primer paso es ingresar a la configuración del sistema y luego acceder a la sección de visión.
¿Qué se debe hacer si no se tiene una cámara preconfigurada en el proyecto?
-Si no se tiene una cámara preconfigurada, se debe agregarla manualmente y modificar la configuración predeterminada por la específica de la cámara que se esté utilizando.
¿Qué importancia tiene la secuencia en el procesamiento de imagen?
-La secuencia permite configurar propiedades como brillo, contraste, tiempo de exposición y filtros de color, esenciales para el procesamiento adecuado de la imagen.
¿Qué se debe hacer cuando se configura una cámara virtual para simular trabajo?
-Aunque no se tenga una cámara conectada físicamente, siempre se debe configurar una nueva cámara virtual para realizar las simulaciones.
¿Qué recomienda el narrador sobre el uso de la información para no sobrecargar el sistema?
-Se recomienda utilizar la mayor cantidad posible de información útil sin sobresaturar el sistema, ya que esto no mejora los resultados.
¿Cómo se identifica un buen modelo en el procesamiento de imágenes?
-Un buen modelo es aquel cuya imagen es puntuada adecuadamente por el software, y si obtiene más de 700 puntos, se considera aceptable.
¿Qué herramienta se utiliza para transformar una imagen con muchos colores a dos colores?
-Se utiliza la herramienta 'Blot', que reduce una imagen con múltiples colores a solo dos colores, simplificando el procesamiento de la imagen.
¿Qué recomendación se da sobre el nivel de detalle para los modelos de imagen?
-Se recomienda establecer el nivel de detalle en un valor mediano, ya que esto tiende a ser más efectivo sin requerir detalles demasiado finos.
¿Qué se debe hacer para filtrar áreas no útiles en una imagen procesada?
-Es necesario eliminar áreas pequeñas o esquinas que no son útiles estableciendo un área mínima de 2,500 píxeles para obtener resultados más precisos.
¿Qué tarea práctica se recomienda realizar al final del proceso?
-Se recomienda cargar imágenes predeterminadas en el sistema y crear secuencias para realizar operaciones como 'Blot', comparando resultados entre diferentes imágenes para comprender mejor las herramientas disponibles.
Outlines
🤖 Introducción a la configuración del robot y la cámara
Este párrafo introduce el tema de la configuración de un robot y su sistema de visión. Explica cómo se debe agregar manualmente la cámara si no está predeterminada en el sistema y ajustar ciertos parámetros de la cámara. También menciona la importancia de conectar la cámara al robot y configurar secuencias de procesamiento de imágenes, incluyendo ajustes como el brillo, contraste y exposición. Se destacan las herramientas para la calibración y el procesamiento geométrico de imágenes.
📷 Evaluación de imágenes y resultados geométricos
Aquí se describe cómo evaluar la calidad de una imagen en relación con un modelo de referencia. Se mencionan las métricas utilizadas para puntuar la similitud entre la imagen y el modelo, además de cómo ajustar las coordenadas en relación con el robot. También se explica la importancia de evitar la sobrecarga de información en el sistema, ya que esto puede impactar negativamente en los resultados. Se destaca la necesidad de controlar el nivel de detalle para lograr un equilibrio adecuado en los resultados geométricos.
🖼️ Práctica con imágenes y secuencias
Este párrafo presenta una actividad práctica en la que los usuarios deben trabajar con imágenes predeterminadas en el sistema. Se indica que deben crear secuencias de procesamiento de imágenes, probando diferentes herramientas y comparando resultados. La intención es que los usuarios entiendan cómo funciona el procesamiento de imágenes a través de ejemplos específicos, utilizando herramientas como 'blot' para transformar y analizar las imágenes.
Mindmap
Keywords
💡robot
💡configuración de sistema
💡visión expandida
💡cámara
💡procesamiento de imagen
💡brillo y contraste
💡exposición
💡filtro de colores
💡secuencia
💡ubicar
💡calibración
Highlights
Configuración de cámaras y sistemas en robots.
Proceso de agregar cámaras manualmente en proyectos robóticos.
Ajuste de propiedades de imagen como brillo, contraste y exposición.
Importancia de la optimización de información para evitar la sobrecarga del sistema.
Uso de secuencias para realizar procesamiento de imágenes en robots.
El uso de filtros de color y escalado en el procesamiento de imágenes.
Creación de pasos en la secuencia de procesamiento para inspección y lectura de imágenes.
Optimización de la confusión en la operación para mejorar los resultados de la imagen.
Importancia del nivel de detalle en la puntuación de imágenes y su correspondencia con el modelo.
Interpretación de las coordenadas en píxeles para el movimiento del robot.
Generación de nuevos modelos y secuencias de procesamiento de imágenes.
Aplicación de algoritmos como 'blob' para simplificar imágenes de colores múltiples a dos variables.
Uso de herramientas para contar píxeles y medir escala de grises.
Ajustes para eliminar áreas irrelevantes en imágenes y mejorar la precisión.
Práctica recomendada para trabajar con diferentes imágenes y compararlas.
Transcripts
[Música]
buenas tardes con todos mi nombre es los
tragos y puedes perder
y vamos a sirviendo un robot recuerden
si tiene un robot o pedir térmicamente
vamos a la configuración de sistema y
ahora vamos a ir a visión pero es que
estamos en visión expandimos un poquito
que vamos ha percibido en general son lo
mismo yo tengo predeterminadas cámara en
el proyecto pero si ustedes en el carbón
ustedes no lo van a tener una tener que
darle agregar curar manualmente y esta
información que venía aquí la tiene que
cambiar por la e
que
explicar
aquí ustedes deben cambiar la
información que tiene por defecto la
cámara y poner esta de aquí ok
en esta cámara
y sobre todo virtual cuando estén
simulando trabajo
entiende que quitar vamos a visión aquí
tengan o no tengan la cámara conectada
no la tengan circular
siempre me tienen que darle nuevo se
cuenta aparte es la geométrica
y ahora se sitúa en la cámara
constituirá la cámara con robot
de una sopera ahí estaría ver lo que
está lo que está enfocando la cámara
expandamos el concepto de secuencia se
pueden si es donde nosotros vamos a
empezar a colocar los pasos para
realizar una lo que se conoce como un
procesamiento de imagen
entonces yo en la secuencia puedo
determinar diferentes propiedades como
el brillo el contraste el tiempo de
exposición el tipo de ley de la foto
asimismo no lo activen me juega mucho la
computadora no ha visto una utilidad
para
usarlo un filtro de colores esto también
se ve cuando la cámara respecto de una
filtro de color está se puede usar con
una imagen pero lo que viene siendo el
tamaño 6 escala 2 cuando es una consta
la cámara colocada y poquito más aquí en
lo que nosotros vamos a hacer es colocar
archivo bien y una vez que tenemos el
archivo vamos a ir a imagen fire vamos a
seleccionar esta imagen cita de aquí
primero vamos otro hardware gmt bien
primero con esto eliminan c4 y poner un
nuevo paso en nuevo intuitiva donde les
bandes quiero todo eso pero
mucho mucho mucho estado de
calibración
incipiente aquí vamos a ver que el
software nos coloca todas las
herramientas para ubicar para contar
para inspeccionar para leer
vamos a darle ubicar generados recuerdos
1 el externo que es el área de trabajo
más
coherente y 2 el recuadro que va a
aprender el modelo
ok en este caso de que el campeón de
este poder y sobre todo no quiero que
hagan es que no es que es más grande va
a no está haciendo ruido sean lo
más tenerlo más utilicen lo mayor
posible la información que van a usar no
sobresaturar en un sistema con
información porque no les va a dar
mejores opciones
porque entonces vamos a enseñar
porque bien como la secuencia de los
pasos o las operaciones también tienen
unas propiedades pues yo aquí tengo
experiencia veo que por default siempre
se va a colocar que sólo encuentre un un
resultado pero tengo que dar a todos y
sólo voy a encontrar los dos
podría haber buscado el objetivo
planteado por una de aquí identifica
está encontrado bien yo aquí tengo para
hacer maravillas sobre todo con el
ángulo
de
2006 y tomé ponga lo que colocaron más
cerca de 1000
asimismo la confusión con tal de cuánto
error tiene mi imagen si estaban
enfocadas estas diferentes cosas comentó
la confusión o bajo la confusión y
también cuando es cuando la operación
félix el score que no pueden ver dentro
pero aquí lo pueden cambiar pero yo os
recomiendo porque la verdad no es
relevante pueden cambiar la escala y lo
más importante de todos que es este
valor de medio
es el nivel de detalle después pueden
volverse muy exquisitos por este
problema nunca falla que sea desde
medianos lo que él va a considerar sea
alto mejor mediano
ok pero también me va a servir estoy
aquí el resultado porque
porque este score representa cuánto se
parece esta imagen del modelo cuanto
esta imagen de cuál es el modelo y lo
puedo ver también
e
ok entonces él va a buscar esta imagen y
lo va a puntuar y aquí me va a colocar
en esta matriz cuánto punto si pasa
sin pasar de los 700
ya se considera aceptable primera las
coordenadas en píxeles con respecto al
robot en x en 10 porque nosotros tenemos
que acercar lo que llama la jugada de la
descarga versión alturas
con las
cámaras
y listo eso sería el geométrico
un último dato si yo por ejemplo quiero
que aprenda también estoy aquí tengo que
darle
y darle un nuevo modelo no nomás si yo
hago esto
ya no me permite que trabajen siempre
con tamaños que mitad aprender pues
ok
démosle ahora con una nueva secuencia
puede generar una nueva secuencia
un paso y desde esto le voy a contar
en lo siguiente
mira
phillips
ahora me voy a darle donde se activó la
anterior concatenando a lot
bien
ejecutar en el concepto
qué pasó
bien vamos a empezar con bullock primero
vamos a ver qué es el
superior
automático
filtrar eso lo menos es decir este
simplemente inferior que va a aceptar la
finalización y entiendan la imagen
esto es el conteo de píxeles versus el
nivel de la escala de grises que está
diciendo que descontado 746 no entonces
eso es un listo grano primer cuando
tenemos que hacer es encontrar la manera
en la cual la imagen se ve a
tiempo de perfecta
pero lo que tenemos que hacer ahí es
directamente
contra la manera en la cual esta imagen
cita
llega resultado que pasó que hace el
blog porque por qué usar blog porque va
a transformar una imagen con muchos
colores vienen colores a dos
entonces pasé de tener 70 y pico
variables a 2
perfectísimo porque le doy a ron aquí al
paso porque es y la secuencia el cairo
métrico y ejecutar también el blog no
quiero yo eso yo quiero que me guste
sólo el blog para borrar el resultado y
sólo es porque están sus mentores bueno
nuevo me vuelve a dar un resultado llega
por lo que mismo que les dije antes sólo
por defecto
esto es todo vemos el área de trabajo
tenemos la para ver si se fija cambiaron
estos puntitos también los encontró
encontró muchas cosas
qué
vamos a aumentar para eliminar estas
esquinas como conviene para nada el
mínimo área para que sea un resultado
sea de
2.500 píxeles
sí
y ya
está
ok entonces nosotros que podemos empezar
a ver que los también
también tiene un resultado una una
matriz sólo que el área de los pesos
también su información anterior mente
dicha
y ahora que van ustedes tener que hacer
en la práctica bien su práctica
vamos a tener lo que ustedes van a tener
que cargar una imagen de
las que hay por defecto en el sistema
que eso siempre se está enseñando
van a tener que trabajar con cualquiera
de estas imágenes
ok con cualquier denuncia que yo trabajo
van a tener que hacer una secuencia para
el blog de una secuencia por haber
cometer el cual ustedes nos expliquen
más o menos cómo va trabajando petri con
pits les hago un ejemplo
por ejemplo
este cargo esta imagen seleccionó las
operaciones desconfiguró te digo miren
blot sale este resultado contó métrico
sal esteros otro resultado y vayan
comparando ustedes vayan entendiendo qué
herramientas les sirve para qué
situación mi petición es que al menos lo
hagan con dos imágenes de aquí y por qué
no cuatro días yo voy a buscar un
círculo es porque yo quiero hacer un
proyecto de suelo
etcétera
y ahora
qué
[Música]
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