Detección de orientación de paquetes en movimiento sobre cintas transportadoras

Abstract

Cada vez es más frecuente la utilización de técnicas de visión por computadora en diferentes entornos industriales con el fin de identificar la localización, forma y calidad de los objetos. En este trabajo se presenta un método para encontrar la rotación de objetos que presentan forma rectangular, en particular paquetes de salchichas que se mueven sobre una cinta transportadora. Dicha información junto con la posición del paquete pueden ser utilizadas en punta de línea por un robot que automatice el embalaje de los paquetes en cajas. En investigaciones previas se han estudiado e implementado algoritmos de aprendizaje automático para la detección de objetos y su orientación (frontal o posterior), obteniendo buenos resultados, pero esta información no resultó suficiente para encontrar la rotación exacta del producto. La segmentación de imágenes, no solo detecta objetos sino que logra separar objetos de interés del fondo que los contiene y de otros elementos presentes en la imagen. En este estudio se presenta la aplicación de una red neuronal convolucional profunda conocida como U-Net para segmentar imágenes y en base a esa información obtener la posición y rotación de los objetos y así completar la información de su pose del objeto para poder utilizar métodos de selección aleatoria de contenedores que complementen el proceso de embalaje de los objetos.