{"id":28144,"date":"2019-03-19T17:03:39","date_gmt":"2019-03-19T17:03:39","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.uninter.edu.mx\/ESCAT\/?p=28144"},"modified":"2019-03-19T17:03:39","modified_gmt":"2019-03-19T17:03:39","slug":"procesos-industriales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.uninter.edu.mx\/ESCAT2\/?p=28144","title":{"rendered":"Procesos industriales con robots #IMEUninter #ESCAT"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n

El consorcio formado por la empresa privada CT Ingenieros y el Centro Tecnol\u00f3gico Privado CEIT…<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

tienen como objetivo general desarrollar una plataforma software flexible usando la tecnolog\u00eda de machine learning para el control en tiempo real de procesos industriales.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

\"Procesos<\/figure><\/div>\n\n\n\n

MADEIRA (Machine And Deep learning en Entorno Industrial con uso de Realidad Aumentada): <\/p>\n\n\n\n

PROCESOS INDUSTRIALES, OBJETIVOS<\/strong>
<\/p>\n\n\n\n

Con base a estos retos, se exponen a continuaci\u00f3n los tres objetivos t\u00e9cnicos principales:
<\/p>\n\n\n\n

O1: Aplicar t\u00e9cnicas de Deep Learning al proceso de matching de Realidad Aumentada, para la comprensi\u00f3n visual del entorno industrial.\u00a0 <\/strong><\/h5>\n\n\n\n

Para alcanzar este objetivo, el sistema debe tener un operador con acceso a un dispositivo con c\u00e1mara (Tel\u00e9fono m\u00f3vil o Hololens), con el cual estar\u00eda haciendo monitorizaci\u00f3n de toda la zona donde se est\u00e9n realizando las operaciones industriales. <\/p>\n\n\n\n

Este dispositivo tendr\u00e1 instalado un software, fundamentado en t\u00e9cnicas de Deep Learning (DL), para reconocer el entorno y usando modelos CAD, poder ubicar donde se encuentran las piezas de inter\u00e9s, sus \u00e1ngulos y escala.\u00a0
<\/p>\n\n\n\n

Los pasos del sistema son: <\/strong>
<\/p>\n\n\n\n

1. Delimitar el tipo de escenario para el que se va a orientar esta aplicaci\u00f3n.\u00a0
2. Delimitar la arquitectura de hardware a utilizar, que sea m\u00e1s conveniente para el tipo de escenario seleccionado.\u00a0
3. Entrenar las redes neuronales para reconocer im\u00e1genes industriales del entorno.\u00a0
4. Realizar reconocimiento de la imagen tomada con respecto al modelo CAD.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

O2: Implementar Machine Learning (ML) a la simulaci\u00f3n del proceso, para adaptarse a las condiciones variables del entorno.\u00a0 <\/strong>
<\/h5>\n\n\n\n

Si bien es cierto que esta implementaci\u00f3n puede realizarse en m\u00faltiples y diversos escenarios industriales, existen una serie de pasos comunes que son realizados bien de manera manual bien de manera automatizada empleando robots. 
<\/p>\n\n\n\n

Este objetivo se plantea como consecutivo, por lo que se aborda a partir de un escenario industrial predeterminado en el Objetivo 1, simplificando notablemente la identificaci\u00f3n de las tareas que se deben simular en el proceso. 
<\/p>\n\n\n\n

La meta de esta operaci\u00f3n es crear un sistema, capaz de mejorar todo el proceso en lo que respecta a tiempo de desarrollo, ergonom\u00eda, eficiencia y cualquier otro par\u00e1metro que pueda ser considerado a posteriori. Para ello, se modela un \u00e1rbol de procesos y otro conjunto de pasos:\u00a0<\/p>\n\n\n\n

1. Generar los datos artificiales de la simulaci\u00f3n de un proceso.\u00a0
2. Exportar estos datos bajo un formato que sea legible en el ambiente donde se desarrollar\u00e1 el ML.\u00a0
3. Delimitar qu\u00e9 t\u00e9cnica se utilizar\u00e1 entre supervisado o no supervisado y sus subcategor\u00edas.\u00a0
4. Implementar la t\u00e9cnica de ML y lectura de los datos.\u00a0
5. Mejorar los resultados obtenidos en ML.\u00a0
<\/p>\n\n\n\n

O3: Desarrollar un middleware para la integraci\u00f3n a alto nivel de los sistemas\/aplicaciones involucradas en el proceso industrial.\u00a0<\/strong>
<\/h5>\n\n\n\n

Este objetivo parte de la premisa de que el dispositivo fruto del cumplimiento de los objetivos 1 y 2 tiene que ser portable y sin cables, y que pueda llevar el operario de un lado a otro durante los
procesos industriales
<\/p>\n\n\n\n

Para lograr una herramienta \u00fatil, lograr un dispositivo completamente conectado con los procesos industriales es de vital importancia; por ello es necesario desarrollar una soluci\u00f3n que garantice la comunicaci\u00f3n desde el dispositivo del operario, a un brazo rob\u00f3tico, a un AGV o cualquier otro dispositivo o equipo automatizado que se encuentre en la operaci\u00f3n.\u00a0
<\/p>\n\n\n\n

Cada dispositivo puede tener una forma de comunicaci\u00f3n diferente y un Software Development Kit (SDK) distinto, por lo cual, hacer una implementaci\u00f3n gen\u00e9rica es pr\u00e1cticamente imposible. Lo que se busca es desarrollar un middleware, que permita a un desarrollador usar el SDK del robot y conectarlo a la plataforma a trav\u00e9s de las operaciones del middleware. Los pasos para este objetivo son: 
<\/p>\n\n\n\n

1. Evaluaci\u00f3n de alternativas existentes.\u00a0
2. Dise\u00f1o de la arquitectura y protocolos de comunicaci\u00f3n del middleware.\u00a0
3. Desarrollo de los protocolos.\u00a0
4. Incorporar a la arquitectura los diversos protocolos.\u00a0
5. Integraci\u00f3n de la arquitectura con el dispositivo del operario.\u00a0
6. Desarrollar la comunicaci\u00f3n con un dispositivo automatizado espec\u00edfico.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Fuente: DYNA<\/a><\/p>\n\n\n\n

Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica<\/a><\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s noticias sobre IMEUninter <\/a><\/p>\n\n\n\n

\"Procesos<\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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