Análisis de sistemas de control basados en el procesamiento digital de imágenes; un enfoque hacia la optimización con sistemas embebidos programables

Abstract

Las aplicaciones en la industria y en el ámbito de investigación en las que se imple- menta el procesamiento digital para resolver tareas como el reconocimiento de patrones en señales eléctricas o en imágenes, identificación y seguimiento de objetos, control dinámico de sistemas, entre otras, están presentes en la mayorı́a de los procesos tecnológicos ac- tuales. La resolución eficiente de estas tareas tiene como objetivo optimizar el desempeño de dispositivos inteligentes que, al mismo tiempo, brindan mayor seguridad y confort a la sociedad. Esto ha motivado la búsqueda de estrategias para la optimización de los al- goritmos responsables de realizar el procesamiento de imágenes mediante computadoras cumpliendo los requerimientos y exigencias que cada aplicación demanda. En los últimos 10 años han cobrado relevancia los desarrollos en programación orientados al diseño de algoritmos óptimos y capaces de realizar el procesamiento de los datos provenientes de una imagen, ejecutando sub-proceso de clasificación de patrones o caracterı́sticas de un objeto en tiempo real, es decir, en video; ası́ mismo, delegando estas tareas a dispositivos embe- bidos de dimensiones reducidas, que no dependen de la conexión fija a una computadora, de bajo consumo energético y hardware optimizado con restricciones de recursos pero uso eficiente de los mismos. En la primera mitad de los años 90 surgen arquitecturas de hard- ware especializado, como las FPGA y tarjetas de procesamiento con unidades integradas de procesamiento de imágenes dedicadas (GPUs). Sin embargo, el problema es que estos sistemas, en la mayorı́a de los casos, no son de bajo costo y requieren de herramientas de desarrollo de software de licenciamiento con un costo económico extra asociado a su adqui- sición y soporte. En esta tesis se realiza una optimización e implementación de algoritmos utilizados para el control de sistemas dinámicos basados en técnicas de procesamiento de imágenes. La aportación principal es la implementación de los algoritmos optimizados en sistemas embebidos de bajo costo y hardware restringido que resuelvan tareas de procesa-miento de imágenes en tiempo real y control del sistema manteniendo un equilibrio entre el desempeño y el consumo energético. Utilizando herramientas de Inteligencia Artificial como el Tiny Machine Learning (TinyML) se logra el reconocimiento de objetos en tiem- po real, ası́ como la extracción de caracterı́sticas y variables de interés para el control de los sistemas. Finalmente se implementan los algoritmos en la tarjeta Raspberry Pi 5. Se realizan pruebas de funcionamiento y desempeño utilizando dos sistemas como escenarios de prueba: Robot Seguidor y Sistema de equilibrio de esfera y plataforma. Se realiza un análisis del desempeño en cada escenario de prueba operando con los algoritmos optimi- zados que se programan en las tarjetas Raspberry pi 5 con el fin de mostrar robustez en la detección de objetos ante diferentes condiciones de operación.