espaciales. Este trabajo se enfoca en la telerrobótica así como en los conceptos de simulación de gráficos en 3D, combinando imágenes e información de otros sensores para realizar la investigación de la propuesta de TeleSensorProgramming. El escenario de la misión de un prototipo reparando un satélite, incluye las estrategias para capturar satélites.
Se logró establecer que el concepto de TeleSensorProgramming, es una manera fácil de programar al robot fuera de línea en forma robusta, con estructuras de control basadas en sensores. La tarea propuesta mostró que el paradigma de la programación es también aplicable al campo de la telerobótica, con largos tiempos de retardo, en donde la autonomía del robot es indispensable.
La investigación TeleSensorPrograming ha sido propuesta para ser utilizada en proyectos experimentales de servicio a satélites. El enfoque principal de este trabajo fue en el concepto del operador de una estación terrestre, incluyendo estrategias de control y supervisión para manejar los tiempos de retardo. Así como también, las incertidumbres en los ambientes de misiones prototipo. Muchas aplicaciones industriales requieren en sus sistemas automatizados procesamiento visual y clasificación de piezas apartes que se mueven sobre una banda trasportadora. En [1.13] se aborda la selección de piezas basada en percepción para el procesamiento visual. La novedad es que en lugar de procesar toda la imagen, solo las áreas que son de interés y que requieren de atención, son analizadas.
Figura 1.8 Clasificación visual instalado sobre una escena industrial.
La secuencia elegida puede ser usada por una gran variedad de tareas, incluso en la determinación de la forma de la pieza. Cómo sólo una porción de toda la imagen es procesada, el procesamiento visual puede darse en tiempo real y a la vez ser flexible sin requerir un equipo especial. Se describen además dos aplicaciones diferentes que se basan en esta investigación. En la detección de piezas defectuosas se explicará con detalle como se utiliza la secuencia elegida de la imagen. Como segunda aplicación, la investigación se ha llevado a cabo en un clasificador automático controlado remotamente en una planta manufacturera de televisores. Confirmando así la aplicación práctica.
Los autores concluyen que dentro del problema general de la clasificación automatizada de objetos o piezas sobre una banda transportadora, se propone un nuevo enfoque al procesamiento visual. Esto es, con base en la selección de percepción (selective perception). Aquí, en lugar de considerar toda la imagen proveniente de la cámara, sólo
las regiones de interés son procesadas. Los recursos computacionales requeridos, por ser flexibles y trabajar en tiempo real simultáneamente, se reducen considerablemente. En este trabajo, el procesamiento visual consiste de un continuo de fases pre-atentas y atentas. La secuencia de porción de imágenes, así generada representa información visual espacio temporal. Este proceso se sigue de vez en cuando por la cognición, donde la secuencia de imágenes elegidas son procesadas de acuerdo a las demandas de la tarea en cuestión.
A continuación se describen dos aplicaciones basadas en esta investigación, ambas requieren de la toma de decisiones en tiempo real. En la tarea de detección de defectos de piezas, las secuencias elegidas son utilizadas para construir una representación de la pieza que sigue en la banda. La medición promedio es similar a ASSC entre la imagen previamente almacenada en la memoria de la máquina y la pieza a ser inspeccionada. Esto es evaluado para distinguir una pieza buena, de una con defectos. Los valores de SAC (error promedio de posición) al borde del umbral son etiquetados como piezas defectuosas. En la segunda aplicación, se plantea una implementación de este estudio para la clasificación automatizada de piezas con controladores remotos en una planta manufacturera de televisores. Aquí, con un extensivo desarrollo y evaluación experimental se logró cerca del 100% de fiabilidad. Además, el procesamiento visual selectivo permite tiempos de inspección alrededor de100 ms. Como un trabajo futuro, se plantea trabajar en la extensión de este marco para incorporar características más complejas para detectar otro tipo de defectos.
Por otra parte, en [1.14] se modeló un sistema de guía óptico y se estudia el procesamiento de señales y su operación. Este modelo se basa en el principio de considerar dos objetos en movimiento, el primero es el robot móvil y el segundo es el objeto buscado. El sistema descrito es capaz de detectar y medir el movimiento relativo del blanco, y responder generando señales eléctricas capaces de dirigir y guiar el vehículo sobre el piso. De esta forma, el robot respectivo o vehículo usado como dispositivo puede mantener el blanco del objetivo en la escena todo el tiempo. El sistema propuesto ofrece un alto grado de exactitud y fiabilidad desde que se considera el estado del arte en electrónica y componentes ópticos para el procesamiento de señales. Se utilizó el programa (ORCAD® 9) para simular el procesamiento de señales de un sistema de rastreo óptico y presentar resultados.
CAPÍTULO I
Figura 1.9. Arreglo óptico para el sistema de reporte de guía. La luz esparcida del objeto móvil es colectada por un espejo cóncavo y después se realiza filtrado especial, se enfoca en una fotocelda utilizando las ópticas apropiadas.
Se concluye lo siguiente: Se reporta un sistema automático de rastreo y guía óptico que puede mantener el blanco de un dispositivo relativo a un objetivo preseleccionado. Tales sistemas pueden ser útiles en varios campos. Por ejemplo, en sistemas para controlar automáticamente la sombra de las alas de un helicóptero sobre un objetivo específico. En otra aplicación, puede utilizarse para guiar un vehículo transportador cerca o hacía la posición de un objeto. La fase de modulación basada en la segunda y tercera armónicas promete proveer una señal de control excelente para la detección del movimiento relativo fijando el objetivo del objeto móvil
Por el método anterior, una excursión completa de la escena fuente puede ser detectada y las señales resultantes pueden disparar el circuito lógico. En el sistema existen dos demuladores, estos operan sobre cualquiera de las dos armónicas. Así como las segundas y terceras armónicas generadas por la fotocelda, para producir un voltaje por el filtro pasa bajas generando señales de para control. Los demuladores pueden usar cualquier grupo de armónicas y con propósitos ilustrativos; la segunda y la tercer armónica son adoptadas en este caso. Los resultados de simulación muestran que el desempeño del diseño reportado se realiza con precisión y puede ser empleado para una aplicación real.
I.2 SISTEMA DE MANUFACTURA INTEGRADO POR
COMPUTADORA (CIM).
I.2.1 LAS MÁQUINAS AUTOMÁTICAS.
Las primeras máquinas automáticas datan del siglo XVIII, estas fueron desarrolladas para la industria textil. Hasta 1802 se dispuso de máquinas discretas, una de éllas desarrollada por M. Brunel para la fabricación de poleas [1.15]. El progreso de la automatización lo marcó la máquina Transfer, con base en un número determinado de estaciones de trabajo, cada una de las cuales realiza una tarea especifica, montadas sobre una base común que dispone de un sistema de alimentación integral que traslada automáticamente el producto acabado de una estación a otra. La máquina integra dos partes esenciales en la automatización: la máquina automática y el transporte del producto entre máquinas.
Este principio de las transfers se utilizó en la industria del automóvil en 1924 [1.16]. Un importante paso en la automatización de procesos fue la introducción del movimiento continuo, Los sistemas continuos son aquellos en los que el flujo de materiales de los productos (agrupados si es necesario en familias homogéneas) recorre en forma ininterrumpida las instalaciones y procesos a ellos dedicados, desde las entradas hasta las salidas, como es usual. Por ejemplo; en las cadenas de montaje y en los procesos químicos continuos, que permite procesar un producto mientras se traslada, siendo la industria del papel la primera en utilizarlo de 1804 a 1833. En 1913, Henry Ford creó una cadena de montaje de magnetos. Su éxito en la reducción del personal y mejora del producto, incrementó en 1920 la demanda de productos de alto volumen de producción, volviéndose el movimiento continuo un elemento imprescindible [1.17].
Después de la segunda guerra mundial, la necesidad de crear nuevos productos provocaba que el diseño de sus componentes comenzara a ser problemático y muy costoso. Implicando un papeleo y una comunicación verbal difícil. La solución vino con la aparición de la computadora [1.18]. El diseño de nuevas piezas ha venido a ser un punto clave en las industrias de productos discretos (la del automóvil, electrodomésticos, computadores por citar algunas) al reducir drásticamente el tiempo de creación de una pieza así como su conexión entre las máquinas que la fabrican. Finalmente, él control de procesos mediante computadora ha permitido mejorar espectacularmente la calidad, el grado de seguridad y reducir al propio tiempo el coste energético y los costes de producción y mantenimiento [1.19].
La incorporación de los robots en la industria ha cambiado el enfoque de la organización de los procesos productivos y la inversión en maquinaria especializada. Ahora la industria no requiere orientarse a procesos que realizarán seres humanos, sino a dispositivos versátiles y reprogramables. Por otro lado, en numerosos casos, no se precisa comprar máquinas dedicadas a una tarea concreta, ya que pueden ser substituidas por un conjunto de robots. Este es el caso de las máquinas antiguas de soldar carrocerías de automóvil, que ahora se han convertido en una serie de robots que pueden ser reprogramados para soldar otros tipos de vehículos, sin que sea
CAPÍTULO I