Implementación de sistema de visión artificial usando webcam de bajo coste para manipulación robótica en aplicaciones educativas

Resumen

Este proyecto presenta el desarrollo e implementación de un sistema de visión artificial de bajo coste, orientado a entornos educativos, con capacidad para ejecutar tareas de manipulación robótica, como operaciones de Pick & Place, utilizando un robot colaborativo ABB CRB 15000. El sistema emplea una cámara web calibrada mediante un patrón de tablero de ajedrez, permitiendo obtener parámetros intrínsecos y de distorsión óptica con suficiente precisión para aplicaciones prácticas. La detección de objetos se basa en un modelo personalizado de YOLOv8, entrenado para identificar tres tipos de frutas: manzana, banana y naranja. Una vez detectadas, las coordenadas en píxeles se transforman a coordenadas reales mediante una matriz de homografía, y se envían al robot a través de una conexión TCP/IP para ejecutar la acción correspondiente. El sistema sigue una configuración Eyes-to-Hand, facilitando una visión estable del área de trabajo y simplificando la calibración. La validación experimental demostró una precisión de localización con errores relativos entre 0.1% y 0.6%, y una respuesta robusta ante objetos reales. Finalmente, se proponen líneas de mejora como la estimación de pose 3D, el uso de sensores de profundidad y la integración con Unity para visualización aumentada, ampliando así su aplicabilidad en formación técnica y automatización flexible.