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Revista Ingeniantes 2018 Año 5 No. 1 Vol. 1

La Figura 9 presenta los resultados finales del recono-
cimiento de los demás colores contenidos en la Figu-
ra 8a. La Tabla 4 presenta la matriz de confusión que
muestra el porcentaje de precisión obtenido durante
la validación. El porcentaje general de precisión es de
94.28%.

TTaabbllaa34. .CMomatpriazradceiócnodneflurseinódnimdieelnptoodrceelonstadjiefedreenptersecailgsoiórint-
mos de ent(r%en) apmaireanltao.clasificación de 7 colores.

rojo verde azul amarillo cyan magenta naranja

rojo 100 0 0 0 0 0 0 (a) A la derecha (b) A la derecha y arriba

verde 0 90 0 10 0 0 0

azul 0 0 100 0 0 0 0

amarillo 0 0 0 100 0 0 0

cyan 0 0 10 0 90 0 0

magenta 0 0 0 0 0 100 0

naranja 20 0 0 0 0 0 80

94.28%

Control difuso de seguimiento autónomo. (c) A la derecha (d) A la derecha y abajo
La Figura 10 presenta la imagen real del brazo robótico
y la cámara web en su posición inicial. Es importante Figura 11. Demostración de los movimientos del brazo robot.
mencionar que cuando se trabaja con video, la ilumi-
nación es un factor importante a considerar, pues si no CONCLUSIONES
se cuenta con buenas condiciones de iluminación los Se presentó un control de visión por computadora, el
resultados de la clasificación se verán afectados. Para cual incorpora técnicas de inteligencia artificial: lógica
disminuir los efectos de las sombras se decidió realizar difusa y redes neuronales artificiales, para ejecutar el
las pruebas sobre un fondo de color negro, tal como seguimiento autónomo de la posición de un objeto de
se muestra en la Figura 10. Para la comunicación entre color específico. El sistema está desarrollado en Mat-
la PC y el brazo robot y para el control de servos se lab® versión 8.5 y fue diseñado como una aplicación di-
utilizó el Maestro Servo Controller USB del fabricante dáctica de un brazo robot de 6 GDL.
Pololu [16].

Figura 10. Posición inicial del brazo robot. El brazo robot fue diseñado en CATIA v5 y manufac-
turado en las instalaciones del Instituto Tecnológico
El controlador difuso entregó correctamente la posi- Superior de Atlixco. Los resultados obtenidos en la cla-
ción angular de los servomotores, de tal forma que se sificación de color comprueban el éxito obtenido en la
cumple el amarre de la posición angular de la cáma- etapa de validación de los resultados de nuestra red
ra con la información visual de la escena detectada. neuronal, obteniendo un promedio general de 94.28%.
La Figura 11 presenta imágenes del sistema completo Como se mencionó anteriormente, este porcentaje se
funcionando. Se considera el punto inicial el centro de puede mejorar cambiando las condiciones de ilumina-
la imagen y el seguimiento es para el objeto de color ción, aunque el propósito general se logró con éxito. El
amarillo. Se observa que la cámara web se mantiene controlador difuso entregó correctamente la posición
centrada apuntando al objetivo, en este caso al objeto angular de los servos, con ello se demostró que fue
de color amarillo. Esto es debido a que el movimiento posible ejecutar el control de posición sin un mode-
de los servos del brazo compensa el desplazamiento lo matemático del proceso, incorporando una base de
del objetivo a través del control difuso implementado. conocimiento que emula el razonamiento humano.
Como trabajo futuro, se pretende incorporar este con-
trol en un sistema embebido con una cámara de alta
velocidad y de esta forma eliminar el uso de una PC.
BIBLIOGRAFÍA
[1]. Pasino, K. M. Pasino, Yurkovich S. (1998)
Fuzzy Control. USA: Addison Wesley.
[2]. Hagan M.T., Demuth H.T., Beale M.H.
(1996). Neural Networks Design, Boston, MA:
PWS Publishing.

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