Levantamiento de base de datos RGB y DEPTH, en entorno industrial robotizado

Adquirir y etiquetar base de datos RGB-D en un entorno industrial robotizado que sirva de suministro para entrenar un clasificador. Para adquirir la base de datos, primero se debió realizar el montaje del Kinet y a su vez aplicar una serie de cálculos con el fin de tomar las medidas correctas del FOV. Adicionalmente se debió programar los movimientos del robot el cual fue utilizado durante todo el proceso de adquisición de la base de datos. Para levantar la base de datos se llevó en varias secciones, la cuales se describen a continuación: • Sección uno: Se llevó a cabo con una persona. Se realizó la captura de diferentes poses en diferentes lugares, sin oclusión y con oclusión. • Sección dos: Se llevó a cabo con dos personas. Se realizó la captura de diferentes poses en diferentes lugares, sin oclusión y con oclusión. • Sección tres: Se llevó a cabo con cuatro personas. Se realizó la captura de diferentes poses en diferentes lugares, sin oclusión y con oclusión. Después de adquirir la base de datos, se empezó a realizar el proceso de etiquetado. El etiquetado se realizó por medio del aplicativo Haarkit, el cual genera un archivo de texto con las coordenadas de cada una de las imágenes. Posteriormente se procede a subir la base de datos RGB-D (imágenes con archivo de texto) en el repositorio público GitHub con el fin de que pueda ser accedida por cualquier persona.

• Autores: Quiroz Chavarría, Stiven
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Instituto Tecnológico Metropolitano
• Repositorio: Repositorio ITM
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/6473
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12622/6473
• Palabra clave: KINECT, HAARKIT, FOV, clasificador, etiquetado, RGBD, GITHUB; KINECT, HAARKIT, FOV, sorter, labeling, RGBD, GITHUB; Bases de datos programación, imagen, robótica industrial
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/