Los robots capaces de manipular y verter líquidos, podrían prestar ayuda en tareas como cocinar o para regar nuestras plantas. Sin embargo, los líquidos transparentes son difíciles de percibir en las imágenes, condición que ha restringido el desarrollo de tecnologías centradas en este aspecto.
Un artículo realativo a una reciente investigación, propone un método para identificar líquidos transparentes como tales, siempre que estén dentro de recipientes transparentes.
Un nuevo método para que los robots identifiquen el agua y otros líquidos transparentes
La identificación del estado líquido es importante para el desarrollo de la robótica, pues permite abordar tareas como la administración y vertido de líquidos dentro de cualquier proceso delegado a una máquina. Actualmente, abordar esta tarea ha sido todo un desafío para la robótica.
La alternativa recientemente dada a conocer, propone un sistema capaz de segmentar líquidos transparentes, como el agua, únicamente a partir de una imagen RGB estática, sin la necesidad de realizar algún etiquetado manual previo, ni aplicar algún cambio de temperatura para el entrenamiento. «En su lugar, utilizamos un modelo generativo que es capaz de traducir imágenes de líquidos coloreados en imágenes líquidas transparentes generadas sintéticamente, entrenadas solo en un conjunto de datos no emparejado de imágenes líquidas transparentes y coloreadas. Las etiquetas de segmentación de los líquidos coloreados se obtienen automáticamente mediante la sustracción de fondo», señala parte de la introducción de este estudio.
Según se reporta en el informe de la investigación, el sistema ya es capaz de eliminar el fondo de una imagen e identificar tras eso los píxeles correspondientes a un líquido transparente, que puede estar contenido en una gran variedad de recipientes.
Bajo este nuevo método, no se necesita una correspondencia etiquetada entre las imágenes en color e imágenes transparentes y, por ende, se permite la recopilación automática y altamente eficiente de los conjuntos de datos utilizados.
Tras el desarrollo del sistema presentado en esta investigación, el mismo equipo de científicos construye ahora un sistema de vertido robótico de líquidos, para demostrar la utilidad del modelo de segmentación aquí presentado.
Además, para robustecer el modelo presentado, los investigadores también están llevando a cabo varios experimentos para lograr un aumento de sus conjuntos de datos y así demostrar el potencial del método propuesto para generalizar a diversas escenas. Inicialmente, el modelo fue puesto a prueba con 500 capturas de pantalla obtenidas desde 5 vídeos de YouTube aleatorios.
Para que esta tecnología llegue a nuestros hogares, falta resolver varios desafíos más. Considerando que no sólo el agua potable es un líquido transparente, un robot de cocina que utilice este sistema podría confundirla lo más bien con diluyente de pintura o alcohol. No obstante, ese análisis químico es tema aparte. Antes de llegar a pensar en un robot que realice tareas así de específcas con líquidos, era necesario conseguir la capacidad de distinguir bien a los líquidos como tales y es ese el logro que celebra la investigación presentada.