Adaptar a un robot el sistema de visión de cualquier vertebrado no es tarea fácil. Sin embargo, el Grupo de Investigación de Visión Artificial y Redes Neuronales que dirige en la ULPGC el profesor de Ciencias de la Computación, Roberto Moreno, está alcanzando resultados realmente sorprendentes. Se trata de dotar a un mecanismo automático de “un ojo y un cerebro”.

En el Instituto de Ciencias y Tecnologías Cibernéticas se sitúa el Grupo de Investigación de Visión Artificial y Redes Neuronales de la ULPGC. Tres profesores de Ciencias de la Computación, un becario de Doctorado y otros dos más de último curso de carrera componen este equipo dirigido por el profesor titular Roberto Moreno. Todos ellos manipulan diariamente pequeñas piezas robóticas y complicados programas informáticos que permiten dotar de ‘ojos’ a las máquinas. En este aspecto se centra una de las principales líneas de investigación del Grupo, denominada Visión para Robots, o lo que es lo mismo, visión artificial.

“Nuestras investigaciones básicas están encaminadas a conseguir dotar a un mecanismo automático de un ojo y un cerebro que detecte fallos en un sistema automatizado y que pare el proceso en el caso de que los encuentre”, explica el profesor Moreno.

Estos estudios se enmarcan en un convenio con ASINCA (Asociación de Industriales de Canarias). El objetivo es hacer realidad una aplicación industrial que permita verificar o detectar fallos de impresión en una planta de enlatado de bebidas. “Actualmente, estas empresas funcionan con un operario que verifica de vez en vez si las latas tienen la etiqueta correctamente impresa”, comenta Roberto Moreno, “sin embargo, con un sistema automático de visión artificial, este procedimiento sería mecánico y continuado. De tal modo, que un robot puede, a través de este sistema de visión, verificar fallos en los procesos de impresión de las latas en tiempo real y detener el proceso inmediatamente”.

Cuestión de neuronas “La visión artificial debe ser lo más parecida a la visión de los vertebrados para que resulte fiable y sea tolerante a cualquier entorno”. Ésta es una de las premisas básicas del equipo de investigación que dirige Roberto Moreno jr. Para ello, es indispensable estudiar las características del sistema de visión humano: un sistema que utiliza infinidad de neuronas que, a su vez, necesitan trabajar al mismo tiempo. “Las neuronas trabajan por grupos, porque cada uno se encarga de una característica: unos de las formas, otros del movimiento, otros del color del objeto...”, señala Moreno. Cada grupo de neuronas dispone de un canal, y el resultado del conjunto de estos canales nos ofrece una descripción exacta del objeto. “Este procedimiento se realiza de forma muy rápida, y esa rapidez es lo que perseguimos en los sistemas de visión artificial que desarrollamos”. Un esfuerzo que poco a poco comienza a ‘ver’ la luz.

Clasificar peces

El reconocimiento visual que han alcanzado los robots en este Grupo de Investigación ha supuesto que se desarrollaran proyectos en otros campos de trabajo, como en el medio marino.

A través de una tesis doctoral se estudió la posibilidad de clasificar hasta mil formas diferentes de peces que coincidían con mil familias marinas. “Desarrollamos un sistema electrónico que permitía reconocer visualmente a un total de mil formas de peces”, explica el profesor Moreno. Así era posible analizar fotografías fijas de pescados a través de un programa que reconocía, por sus siluetas, el tipo de pez del que se trataba “independientemente del tamaño del pez, de las condiciones de luz de la imagen, de si estaba de lado o de frente, etcétera”, comenta Roberto Moreno.

Este hallazgo permitió confirmar que el sistema de visión artificial configurado en el programa era capaz de funcionar con total fiabilidad en las condiciones visuales más adversas.

Estas y otras investigaciones del Grupo han sido decisivas para que el equipo que dirige Roberto Moreno en el Instituto de Ciencias y Tecnologías Cibernéticas pertenezca a una de las más prestigiosas redes de investigación nacional, en donde participan en proyectos conjuntos con 16 universidades más y con el Consejo Superior de Investigaciones Científicas.

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