Desarrollo de un sistema basado en visión artificial para manipulación sin medio físico de un modelo de planta dispensadora y mezcladora de líquidos.
El presente trabajo de investigación describe el desarrollo de un sistema basado en visión artificial para la manipulación sin medio físico de un modelo de planta dispensadora y mezcladora de líquidos. Se partió del diseño de la planta prototipo empleando la herramienta CAD SolidWorks, ser realizó p...
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| מחבר ראשי: | |
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| פורמט: | bachelorThesis |
| שפה: | spa |
| יצא לאור: |
2020
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| נושאים: | |
| גישה מקוונת: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/18977 |
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הוספת תג | סיכום: | El presente trabajo de investigación describe el desarrollo de un sistema basado en visión artificial para la manipulación sin medio físico de un modelo de planta dispensadora y mezcladora de líquidos. Se partió del diseño de la planta prototipo empleando la herramienta CAD SolidWorks, ser realizó planos y un análisis estático de las partes sometidas a esfuerzos para su validación. Se empleó LabVIEW para la creación de una aplicación informática que centraliza los recursos del sistema. Los paquetes Vision Acquisition y el Vision Assistent del software LabVIEW permitieron la codificación de un algoritmo de visión fundamentado en la correlación de imágenes para la identificación de gestos generados con la mano de una persona. Se generó una sección para formulación de señales de control direccionadas a través de comunicación serial hacia un Arduino que en conjunto con un Shield CNC gestionan el manejo de los actuadores de la planta prototipo. Se logró la implementación de la planta determinando la posible ejecución de siete subprocesos controlados a razón de un gesto y un número de créditos específico, logrando obtener dosificaciones simples, mezclas dobles y triples de los líquidos de baja densidad. Se determinó mediante 50 pruebas continuas la eficiencia del sistema de visión al momento de detectar los gestos, consiguiendo una eficiencia promedio del 93.14% y un tiempo de respuesta promedio para el reconocimiento de gestos de 1.81 segundos. Además se comprobó que el prototipo tiene una funcionalidad constante y homogénea, al cronometrar en diez ensayos un tiempo promedio de 22 segundos en el sistema de transporte para movilizar el carro contenedor del envase de una estación a otra, con un tiempo promedio de 14 segundos para el proceso de dosificación. Se recomienda implementar un sistema de control de iluminación, para evitar la continua calibración del algoritmo de visión artificial. |
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