Desarrollo de un sistema basado en visión artificial para el reconocimiento y control del EPP en el personal operativo de la línea de extrusión de alimentos para mascotas petfood en balanceados EXIBAL matriz Chambo

El presente trabajo describe el desarrollo de un sistema basado en visión artificial para el reconocimiento y control del EPP en el personal operativo de la línea de extrusión de alimentos para mascotas “PetFood” en Balanceados “EXIBAL” matriz Chambo con el objetivo de mitigar los daños causados por la negligencia humana ante la no utilización del EPP. La metodología implementada se basó en investigación teórica experimental siguiendo un conjunto de pasos ordenados; mediante la visita in situ en la empresa se estableció la situación inicial de los procesos, puestos de trabajo y el equipo de protección utilizado por el personal operativo. Mediante la matriz INSHT se determinó el puesto más crítico y se estableció a éste como el entorno para implementación del prototipo. Para el diseño del sistema se determinó la necesidad de los componentes indispensables como el dispositivo de adquisición de imágenes, el Computador de Placa Única, la señalización preventiva y correctiva, además de los elementos complementarios y el case protector impreso en 3D. Se utilizó Python como lenguaje de programación, una NVIDIA Jetson Nano B01 como SBC, además se empleó el modelo de Deep Learning ResNet18-Body para la segmentación del cuerpo humano y la detección de color se realizó con Visión Artificial. Logrando desarrollar así un prototipo capaz de detectar la correcta utilización del equipo de protección personal con una eficiencia del 72% y un tiempo de respuesta de 7,38 min, también se capacitó a los operarios y se les aplicó una encuesta para determinar el grado de aceptación del prototipo donde se obtuvo un favorable 80%. Concluyendo de esta manera con una implementación satisfactoria del prototipo, siendo este un complemento que ayude al control de la correcta utilización del EPP dentro de la planta.

• Autore principale: Bejarano Chaguancallo, Julisa Dayana (author)
• Altri autori: Sarango León, César Daniel (author)
• Natura: bachelorThesis
• Lingua: spa
• Pubblicazione: 2023
• Soggetti: TECNOLOGÍA Y CIENCIAS DE LA INGENIERÍA; VISIÓN ARTIFICIAL; EQUIPOS DE PROTECCIÓN PERSONAL (EPP); MATRIZ INSHT; PYTHON (LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN); DEEP LEARNING
• Accesso online: https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/19251