Sistema Ultrasónico de Reconocimiento de Formas basado en Análisis Frecuencial e Inteligencia Computacional

• Autores: Andrés David Restrepo Girón, Humberto Loaiza Correa, Eduardo F. Caicedo
• Localización: Inteligencia artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, ISSN-e 1988-3064, ISSN 1137-3601, Vol. 12, Nº. 38, 2008, págs. 27-38
• Idioma: español
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  • Estudiando algunos de los principales trabajos sobre reconocimiento de formas básicas de objetos en un ambiente estructurado, puede concluirse que la mayoría utiliza características en el tiempo de los ecos captados. Si bien, el análisis en frecuencia ha sido bastante útil en el procesamiento de señales acústicas en la banda audible, no ha representado igual papel en la ultrasónica aplicada a la robótica debido al uso de transductores de reducido ancho de banda. Por otro lado, la utilización creciente de la Transformada Wavelet, como herramienta que permite realizar un análisis en el tiempo de las componentes de frecuencia de una señal, no tiene aún un nicho amplio en los desarrollos con ultrasonido. En el presente artículo se propone entonces un sistema de procesamiento de señales ultrasónicas captadas a través de una estructura de 2 Transmisores y 2 Receptores, de tal manera que extrayendo diferentes características del espacio temporal, de los espectros de Fourier y de los coeficientes Wavelet, eligiendo las más adecuadas mediante Análisis en Componentes Principales (ACP), y usándolas posteriormente para el entrenamiento de Redes Neuronales (RNA) Especializadas, sea posible el reconocimiento de planos, esquinas, filos y cilindros, en una sola exploración y con un alto porcentaje de aciertos.

    Estudiando algunos de los principales trabajos sobre reconocimiento de formas básicas de objetos en un ambiente estructurado, puede concluirse que la mayoría utiliza características en el tiempo de los ecos captados. Si bien, el análisis en frecuencia ha sido bastante útil en el procesamiento de señales acústicas en la banda audible, no ha representado igual papel en la ultrasónica aplicada a la robótica debido al uso de transductores de reducido ancho de banda. Por otro lado, la utilización creciente de la Transformada Wavelet, como herramienta que permite realizar un análisis en el tiempo de las componentes de frecuencia de una señal, no tiene aún un nicho amplio en los desarrollos con ultrasonido. En el presente artículo se propone entonces un sistema de procesamiento de señales ultrasónicas captadas a través de una estructura de 2 Transmisores y 2 Receptores, de tal manera que extrayendo diferentes características del espacio temporal, de los espectros de Fourier y de los coeficientes Wavelet, eligiendo las más adecuadas mediante Análisis en Componentes Principales (ACP), y usándolas posteriormente para el entrenamiento de Redes Neuronales (RNA) Especializadas, sea posible el reconocimiento de planos, esquinas, filos y cilindros, en una sola exploración y con un alto porcentaje de aciertos.