Implementación de una estación para clasificación y organización de piezas plásticas basada en un robot cartesiano y visión artificial
El presente trabajo tuvo como objetivo implementar una estación para clasificación y organización de piezas plásticas basada en un robot cartesiano y visión artificial. Utilizando una metodología tecnológica iniciando con el diseño estructural y pruebas de esfuerzos del robot cartesiano con el softw...
Сохранить в:
| Главный автор: | |
|---|---|
| Другие авторы: | |
| Формат: | bachelorThesis |
| Язык: | spa |
| Опубликовано: |
2023
|
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/20079 |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
Добавить метку | Итог: | El presente trabajo tuvo como objetivo implementar una estación para clasificación y organización de piezas plásticas basada en un robot cartesiano y visión artificial. Utilizando una metodología tecnológica iniciando con el diseño estructural y pruebas de esfuerzos del robot cartesiano con el software SolidWorks, donde se validó el diseño de los elementos con un coeficiente de seguridad mayor a 1. Seguido por la selección de los elementos del hardware como tarjeta de desarrollo se empleó una Raspeberry Pi 3 Model B, Arduino Mega, motores paso a paso Nema 17, dos tipos de controladores, un actuador lineal para el eje axial del robot y sensores. Se elaboró un algoritmo de visión artificial en Phyton para la detección de forma y color e identificación de espacios vacíos y llenos, donde se utilizaron librerías con las que fue posible la digitalización de la imagen, umbralización, filtros y operaciones de matrices. La interfaz gráfica sirve de comunicación máquina – usuario donde se visualiza en tiempo real, generando también una base de datos que sirve como registro de los packs que han sido llenados. Donde se determinó que la estación presenta un resultado del 100% tanto en el reconocimiento de espacios en los packs y la detección de forma y color de piezas con un número determinado de luxes y con respecto a los tiempos de recorrido se verifica con un error porcentual cercano a 0 que no existen retrasos en la movilidad entre puntos. Por lo tanto, se concluye que la estación implementada es óptima para el trabajo de clasificación y organización de piezas plásticas con el cual se podrían emplear pruebas de visión artificial y de almacenamiento. Se recomienda la implementación de la estación en procesos de logística de almacenamiento como un medio mecánico. |
|---|