manipuladores robóticos
III. DESCRIPCIÓN DEL PROTOTIPO FINAL
Para los propósitos de la aplicación de las prue- bas y desarrollos descritos en un ambiente real, se ha planteado y trabajado sobre las caracte- rísticas motrices de un manipulador tipo pórtico con cuatro grados de libertad, tres de desplaza- miento y uno de orientación.
Al trabajar con este tipo de diseños fue necesa- rio crear un algoritmo de control motriz flexible, el cual permitiera ajustar las características fí- sicas (longitud y área) del manipulador, ya que la dimensión del área de trabajo puede variar según la ubicación de la cámara Web. La inter- faz gráfica, como ya se comentó, fue desarro- llada en el entorno de MATLAB 7.0, en ella el algoritmo reconoce y ubica automáticamente la posición y orientación y área de una figura que selecciona el usuario. En el aparte A. de la pre- sente sección se describiró con mayor detalle este aplicativo.
En este orden de ideas, se plantea entonces un escenario iluminado con luz blanca fluorescen- te, uniformemente distribuida, de tal forma que se presente la menor cantidad de ruido y som- bras posibles en la imagen.
El entorno, en el que se trabajó abarca un área de 1.10m de ancho por 0.80m de largo, pintada de color blanco, en el se encuentran distribui- das de forma aleatoria, figuras planas de dife- rentes tamaños con forma circular, cuadrada, triangular o rectangular, de color rojo, verde, azul o amarillo.
El escenario lo complementa una cámara WEB ubicada a una altura de 1.40m, que captura imá- genes a una velocidad de 15 cuadros por segun- do, con una resolución de 640x480 píxeles (Fig. 8).
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FIG. 8. ESQUEMA DEL ESCENARIO DE TRABAJO.
Fuente: Autores del Proyecto
C. Descripción aplicativo software de reconoci- miento y control de posición
Luego de realizar los análisis y pruebas descritas sobre el espacio trabajado, se desarrolló el apli- cativo software, el cual cuenta con una interfaz de usuario constituida por una pantalla principal, presentada en Fig. 9(a) y con el subprograma para el entrenamiento de la red neuronal con los ob- jetos utilizados y registrados por la imagen. Fig. 9(b).
En síntesis, la interfaz principal permite visuali- zar el número de figuras, ya sea por forma, color, tamaño; a su vez, permite combinar criterios de elección.
FIG. 9. APLICATIVO SOFTWARE. (A) VENTANA PRINCIPAL PARA RECONOCI- MIENTO Y CONTROL DEL MANIPULADOR. (B) VENTANA DEL ENTRENADOR
DE LA RED NEURONAL
(a) (b) Fuente: Autores del Proyecto
También cuenta con un control manual del ele- mento posicionador, el cual envía las señales a un puerto serie convencional, encargado de la gestión del movimiento del manipulador descrito con anterioridad. Finalmente, se cuenta con una herramienta denominada Entrenador para el re- conocimiento de figuras, la cual permite realizar la adecuación de la red neuronal, basado en el análi- sis de las figuras existentes fundamentándose en la forma, en las propiedades métricas descritas en la Fig. 5 y en el número de neuronas por capa. IV. CONCLUSIONES
En el presente trabajo se ha socializado la me- todología para la implementación de una herra- mienta práctica para el reconocimiento de figuras, basado en descriptores de forma, tamaño y color; aplicado básicamente a posicionadores y contro- ladores robóticos. En general, se pueden destacar los siguientes elementos como conclusiones del presente trabajo:
• Es evidente que las diferentes clases de iluminación en el escenario de trabajo afectan directamente a los algoritmos de reconocimiento de color y forma, debido a que la etapa previa de acondicionamiento de la imagen no genera los resultados es- perados. Estos problemas se muestran, en mayor medida, en las imágenes con dema- siada iluminación, donde no es conveniente homogenizar la componente de intensidad, pues ocasiona saturación y eliminación de figuras.
• Uno de los mayores inconvenientes en las metodologías de reconocimiento de formas es su dependencia directa con el algoritmo de segmentación de colores, porque al pre- sentarse problemas en las condiciones de iluminación no se identificarían de forma clara los bordes de las figuras, generándo- se datos erróneos en los descriptores de forma utilizados. Una estrategia interesante para este inconveniente es la implementa- ción de algoritmos de segmentación y reco- nocimiento totalmente independientes. • Se deben tener en cuenta todas las carac-
terísticas mecánicas del manipulador a la hora de desarrollar los algoritmos de con- trol y locomoción porque la imprecisión de
Metodología para la implementación de un sistema de reconocimiento de objetos mediante técnicas de visión artificial aplicado a manipulado-
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su diseño afecta de forma considerable sus movimientos.
• Una de las principales dificultades de ope- rar en escenarios que suponen un entorno con cámaras en posición fija, es que el es- pacio de trabajo se ve restringido al rango de visión de la cámara implementada, que reduce el área de exploración. Se plantea, como trabajo futuro ubicar una cámara móvil sobre el manipulador, para tener una visión periférica del ambiente, además se propone la realización de comunicación vía inalámbrica.
• En el tratamiento de las imágenes, se con- vierte en una herramienta fundamental el uso de filtros adaptativos para el mejora- miento de la iluminación, se busca siempre mejorar y aumentar la capacidad de opera- ción del manipulador en ambientes no con- trolados.
REFERENCIAS
[1] Y. D. Amaya. Universidad Industrial de Santander, Bu- caramanga. Facultad de Ingenierías Fisico-Mecanicas. Escuela de ingenierías eléctrica, electrónica, y tele- comunicaciones. Localización dinámica de móviles y obstáculos en una escena controlada para aplicacio- nes en robótica. Marzo 2005.
[2] J.F.Flórez. Universidad del Cauca, Colombia. Herra- mienta para la experimentación con robots móviles aplicando control inteligente y visión por ordenador. [3] M.D. Ramos, Marcos Daniel. Escuela Politécnica Uni-
versidad de Alcalá. Micro-robot futbolista GOLIATTOR. [4] S. Haykin, Neural networks a comprehensive foun- dation. 2ed. Ed. Prentice-Hall. 842 p. 1999. ISBN 0139083855.
[5] M.A. Zamora, L.M. Grupo de Visión, Robótica y Proy. Universidad de Murcia. H.Martínez, A.G.Skarmeta. Dpto. Inf., Inteligencia artificial y electrónica Facultad de informática Universidad de Murcia. Navegación planificada de un robot móvil en entornos interiores desconocidos.
[6] G. Pajares. Redes neuronales artificiales: fundamen- tos modelos y aplicaciones. Ed. Addison-Wesley Ibero- americana 390p. 1995. ISBN 0-201-87895-X. [7] G. Pajares. Visión por computador: Imágenes digitales
y aplicaciones. Ed. Alfaomega. 764p. 2002. ISBN 970- 15-0804-1.
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Resumen — En este trabajo se analiza la posible causa de la falla de un árbol de levas de un motor de combustión interna proveniente de motor de seis cilindros en línea. Un análisis morfológico muestra micro grietas, provenientes de un conducto central, marcas de maquinado severo y defectos probablemente producidos por maquinado de desbaste rápido y severo en zonas críticas de diseño y altos concentradores de esfuerzo. Sumado a esto se pre- sentan, y debido a la naturaleza de las cargas de trabajo de un eje de levas, en los puntos de concentración de esfuerzos, esfuerzos fluctuantes que según el análisis rea- lizado se deduce que no indujeron una falla por fatiga. Se realizó un análisis de Fluorescencia de Rayos X (XRF) para establecer el material del cual estaba fabricado el eje. Este análisis comprueba las recomendaciones para selec- ción de materiales dadas por varios autores en el área de diseño de ejes. Con base en los datos técnicos del vehícu- lo, se establecieron las cargas a las que estaba sometido el árbol de levas. Por último se utiliza el criterio de Griffith para estimar un punto de falla. La presencia simultánea de estos factores disminuyó la resistencia efectiva del eje, creó las condiciones adecuadas para la fractura en forma frágil y abrupta.
Palabras clave — árbol de levas, falla frágil, esfuerzos fluc- tuantes, análisis de falla.
Abstract — This paper discusses a possible cause for an internal combustion engine camshaft failure in a six-cilin- der internal combustion engine. A morphological analisis showed that there were micro cracks from a central con- duit, defects probably caused by a severe machinning pro- cess, and machining defects in design critical areas with a high stress concentration factor. Additionally, and due to the nature of solicitations present in a camshaft, there were stresses present due to the fluctuating nature of the axis work at concentration points. XRF was done to esta- blish the compostion and therefore the camshaft´s steel mechanical properties. Such analisis coincides with seve- ral authors’ recommendation for materials selection for this kind of shafts. The vehicle´s technical seet provided the maximum torque that was ued to determine stresses present in the shaft. The Griffith criterion was used to esta- blish a falilure value. The combined presence of the afore- mentioned factors reduced the shaft effective resistance creating conditions for a brittle and abrupt fracture.
Keywords — Camshaft, brittle failure, fluctuating stress, failure analisys
I. INTRODUCCIÓN
En un motor de 4 ciclos, cada uno de los cilindros es provisto con una o dos válvulas de admisión y válvulas de escape. El eje de levas permite abrir y cerrar las válvulas [9]. La cima en la leva empuja para abrir la válvula y la zona baja permite que la válvula esté cerrada por la fuerza de un resorte [10]. Los ejes de levas están fabricados general- mente en aceros de medio contenido de carbono, con el fin de realizarles temple superficial por in- ducción u otros métodos similares en las super- ficies de las levas y obtener altos valores de du- reza que asegure la resistencia al desgaste pero que no sean muy duros al maquinar. De otro lado, en los muñones y el núcleo del eje es deseable una estructura perlítica que garantice tenacidad [4]. De esto podemos deducir que las cargas en un árbol de levas generan esfuerzos de flexión, torsión y cortante, por lo que se generan estados triaxiales de esfuerzos. Debido a la rotación a la que está sometido el eje, esfuerzos por fatiga es- tán presentes [11]. Al analizar las cargas sobre el eje vemos cómo la potencia se transmite por me- dio de las levas, donde las cargas ejercidas sobre ellas son equivalentes a un sistema fuerza – par aplicados en el centro de las correspondientes secciones transversales del eje [7]. Esto implica que el eje está sometido tanto a carga transversal como a carga torsional. Sin embargo, para efectos de cálculo, los esfuerzos cortantes producidos en el eje por las cargas transversales, que como son más pequeños que los producidos por torques, ge- neralmente son despreciados [1, 6]. Por facilidad de diseño y manufactura el eje se fabrica integral- mente con las levas maquinadas sobre el eje. En