Publicado 02/07/2025 13:16

Nueva técnica de imagen reconstruye la forma de objetos ocultos

Un nuevo sistema permite que un robot utilice señales Wi-Fi reflejadas para identificar la forma de un objeto 3D que está oculto a la vista, lo que podría ser especialmente útil en almacenes y fábricas.
Un nuevo sistema permite que un robot utilice señales Wi-Fi reflejadas para identificar la forma de un objeto 3D que está oculto a la vista, lo que podría ser especialmente útil en almacenes y fábricas. - MIT NEWS

   MADRID, 2 Jul. (EUROPA PRESS) -

   Un nuevo sistema permite que un robot utilice señales Wi-Fi reflejadas para identificar la forma de un objeto 3D oculto a la vista.

   La nueva técnica de imágenes, desarrollada por investigadores del MIT, podría permitir que los robots de control de calidad de un almacén observen a través de una caja de cartón y detecten que el asa de una taza enterrada bajo bolitas de poliestireno está rota.

   Su enfoque aprovecha las señales de ondas milimétricas (mmWave), el mismo tipo de señales que se utilizan en el wifi, para crear reconstrucciones 3D precisas de objetos ocultos.

   Las ondas pueden atravesar obstáculos comunes, como contenedores de plástico o paredes interiores, y reflejarse en objetos ocultos. El sistema, llamado mmNorm, recopila estos reflejos y los introduce en un algoritmo que estima la forma de la superficie del objeto.

   Este nuevo enfoque alcanza una precisión de reconstrucción del 96 % en una gama de objetos cotidianos con formas complejas y curvas, como cubiertos y un taladro eléctrico. Los métodos de referencia de vanguardia solo alcanzaban una precisión del 78 %.

DESDE FÁBRICAS HASTA RESIDENCIAS DE ANCIANOS

   Además, mmNorm no requiere ancho de banda adicional para lograr una precisión tan alta. Esta eficiencia podría permitir que el método se utilice en una amplia gama de entornos, desde fábricas hasta residencias de ancianos.

   Por ejemplo, mmNorm podría permitir a los robots que trabajan en una fábrica o en el hogar distinguir entre herramientas ocultas en un cajón e identificar sus mangos, para que puedan agarrar y manipular los objetos con mayor eficiencia sin causar daños.

   "Llevamos tiempo interesándonos en este problema, pero nos hemos topado con un obstáculo porque los métodos anteriores, si bien eran matemáticamente elegantes, no nos llevaban adonde necesitábamos. Necesitábamos idear una forma muy diferente de utilizar estas señales, a la que se ha empleado durante más de medio siglo, para descubrir nuevos tipos de aplicaciones", afirma en un comunicado Fadel Adib, profesor asociado del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, director del grupo de Cinética de Señales del MIT Media Lab y autor principal de un artículo sobre mmNorm.

   La investigación se presentó recientemente en la Conferencia Internacional Anual sobre Sistemas, Aplicaciones y Servicios Móviles.

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