Sistema de detección de fallas en amortiguadores usando visión por computadora

Autores
Redolfi, Javier; González Dondo, Diego; Araguás, Roberto Gastón
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
En muchas industrias en las cuales se implementan sistemas de producción en cadena, los operarios están sometidos a tareas repetitivas durante largos períodos de tiempo lo cual puede conducir a distracciones que generan diversas fallas en los productos. Eliminar estas fallas en los sistemas de producción genera mejoras de calidad que se traducen en menores costos, mayor rentabilidad, una mejor aceptación y satisfacción de los clientes, y ventajas competitivas respecto al resto de la competencia. En este trabajo se presenta construcción y montaje en planta de un sistema de detección de fallas en amortiguadores mediante el uso de cámaras convencionales y algoritmos de Visión por Computadora y Aprendizaje Profundo. En base a la propuesta se logro´ detectar una de las fallas más comunes en la producción de amortiguadores para luego generar una alarma y alertar a los operarios. Actualmente el sistema que se presenta en este trabajo se encuentra en funcionamiento continuo en una planta de la región. Como trabajo a futuro se planea implementar la detección de otros errores comunes en la producción con el objetivo de mejorar los índices de calidad de la planta en general.
Fil: Redolfi, Javier. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Fil: González Dondo, Diego. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Fil: Araguás, Roberto Gastón. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Peer Reviewed
Fuente
IEEE Biennial Congress of Argentina 0, 1-6 ( 2022)
Materia
Tareas repetitivas
Fallas en productos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
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