Optimización de la herramienta de procesamiento de imágenes para el sistema Brainlab de HUMANA - Fase IV

Abstract

Este proyecto se enfoca en la optimización de una herramienta de procesamiento de imágenes y reconocimiento de caracteres, utilizada en el sistema Brainlab de HUMANA, con el objetivo de mejorar su precisión y adaptarla a un entorno práctico mediante su integración con un sistema robótico físico. La necesidad de este trabajo surge de las limitaciones detectadas en proyectos previos, tales como errores en el reconocimiento de caracteres y dificultades para validar el sistema con robots físicos. Se desarrollaron mejoras en los algoritmos de procesamiento de imágenes para aumentar la exactitud y reducir los tiempos de ejecución. Además, se diseñó una interfaz gráfica simplificada que facilita la configuración y operación del sistema, junto con un protocolo de comunicación confiable para conectar la herramienta con un robot físico, el myCobot 280 M5. Este robot fue elegido por su precisión, flexibilidad y compatibilidad con sistemas modernos de visión por computadora, lo cual permitió realizar pruebas exhaustivas en un entorno controlado. La metodología incluyó el análisis de algoritmos previos, pruebas con capturas de pantalla reales obtenidas del sistema Brainlab, y simulaciones mediante herramientas especializadas como la librería Robotics Toolbox. Finalmente, se validó la efectividad del sistema en términos de precisión, confiabilidad y facilidad de uso, marcando un avance significativo en la automatización de procesos médicos guiados por imágenes en HUMANA. El proyecto está estructurado en etapas clave: introducción y justificación, análisis del marco teórico, desarrollo de algoritmos y la interfaz gráfica, implementación del protocolo de comunicación, y validación experimental con el robot myCobot 280 M5. Este trabajo contribuye al desarrollo de tecnologías innovadoras para la asistencia quirúrgica, estableciendo bases sólidas para futuras iteraciones y aplicaciones prácticas.

This project focuses on optimizing an image processing and character recognition tool used in the Brainlab system at HUMANA, aiming to improve its accuracy and adapt it to a practical environment by integrating it with a physical robotic system. The need for this work arises from limitations identified in previous projects, such as errors in character recognition and challenges in validating the system with physical robots. Improvements were made to the image processing algorithms to increase accuracy and reduce execution times. Additionally, a simplified graphical interface was designed to facilitate system configuration and operation, along with a reliable communication protocol to connect the tool to a physical robot, the myCobot 280 M5. This robot was chosen for its precision, flexibility, and compatibility with modern computer vision systems, enabling comprehensive testing in a controlled environment. The methodology included the analysis of previous algorithms, tests with real screenshots obtained from the Brainlab system, and simulations using specialized tools such as the Ro-botics Toolbox library. Finally, the system’s effectiveness was validated in terms of accuracy, reliability, and ease of use, marking a significant advancement in the automation of image-guided medical processes at HUMANA. The project is structured into key stages: introduction and justification, analysis of the theoretical framework, development of algorithms and the graphical interface, implementation of the communication protocol, and experimen-tal validation with the myCobot 280 M5 robot. This work contributes to the development of innovative technologies for surgical assistance, establishing a solid foundation for future iterations and practical applications.