Desarrollo de un sistema automatizado de detección y exclusión de alcancías erróneamente posicionadas a base de visión artificial y extracción por pistón

El presente trabajo de titulación tiene como objetivo principal la creación de un sistema que optimice la eficiencia en los procesos de la fábrica ONTUBE S.A., mediante la identificación y exclusión de tubos mal posicionados. Este dispositivo se basa en la creación de un sistema de visión artificial entrenado para identificar tubos incorrectamente posicionados en una línea de producción. A través de la implementación de tecnologías avanzadas de visión artificial, se busca mejorar la calidad y eficacia en la producción, reduciendo errores y pérdidas de materia prima. Para la implementación de este dispositivo, se cuenta con un sistema de visión artificial integrado en una Raspberry Pi, que enviará una señal a una válvula solenoide cuando detecte un tubo mal posicionado. Esta señal activará el aire comprimido que, a su vez, activará un pistón de doble efecto para excluir el tubo defectuoso de la línea de producción. Por último, se analizaron los datos de las pérdidas semanales para comparar la eficiencia del dispositivo. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad del sistema propuesto, evidenciando una mejora significativa en la eficiencia de la línea de producción.

• Hlavní autor: Fernández Villalva, Dennys Rafael (author)
• Další autoři: Loaiza Ramírez, Ariel Omar (author)
• Médium: bachelorThesis
• Jazyk: spa
• Vydáno: 2024
• Témata: VISIÓN ARTIFICIAL; PISTÓN DE DOBLE EFECTO; REDES NEURONALES; INTELIGENCIA ARTIFICIAL; VÁLVULA SOLENOIDE; PYTHON
• On-line přístup: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/29068