Resultados convocatoria interna Proyectos de Extensión Social, Cultural y Artístico · 2026
Workcell auto-label dataset a multi-camera, multi-object ROS2 dataset for robot manipulation and vision benchmarking
El proyecto propone el desarrollo de una metodología para la caracterización, detección y clasificación de áreas de operación en manipuladores seriales industriales mediante el uso de visión por computador y técnicas de aprendizaje profundo. Surge como respuesta a las limitaciones de los enfoques tradicionales basados en modelos geométricos y cinemáticos, los cuales presentan baja adaptabilidad en entornos dinámicos y colaborativos propios de la Industria 4.0. La metodología integra un entorno de trabajo con sistemas de captura visual, la construcción de una base de datos etiquetada con información geométrica y visual del manipulador, y el diseño de modelos de redes neuronales convolucionales para la clasificación de zonas de operación. Esto permite Identificar áreas seguras, zonas de riesgo y regiones óptimas de desempeño, mejorando la seguridad en la interacción humano-robot y la eficiencia operativa. capaces El proyecto contribuye al desarrollo de sistemas robóticos más inteligentes, flexibles y seguros, capaces de operar en entornos industriales reales, alineándose con los principios de la Industria 4.0 y la automatización