Control de calidad de amortiguadores basado en inteligencia artificial y 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
El avance continuo y sostenido de los métodos basados en aprendizaje profundo están permitiendo realizar detecciones cada vez más complejas y específicas en el ámbito de la visión de máquina, o visión por computadoras aplicado a procesos industriales. Una situación muy común en industrias en las cuales se implementan sistemas de producción con intervención de operarios sometidos a tareas repetitivas durantelargos períodos de tiempo es la aparición de fallas o faltantes en los productos, principalmente debido a distracciones o cansancio del personal. Muchas veces se intenta eliminar estas fallas agregando operarios que realicen las tareas otra vez tediosas y repetitivas de control de calidad pieza por pieza. En este trabajo se presenta el diseño, la implementación y la puesta a punto en planta de un sistema automático de detección de fallas en amortiguadores mediante el uso de cámaras convencionales y algoritmos de visión por computadora y aprendizaje profundo, con el que se logró detectar una falla de altísimo impacto en la producción de amortiguadores. El sistema permite relajar el control de calidad a cargo de un operario, inspeccionando en forma continua cada amortiguador producido y generando una alarma al detectar la falla. Actualmente el sistema se encuentra en funcionamiento en la línea de producción de una planta de la región con resultados altamente satisfactorios.
Fil: Redolfi, Javier. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. 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
Materia
Detección de objetos
Control de Calidad
Visión por computadoras
Deep learning
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
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/14610
Acceder
id RIAUTN_f72d02927d9915484cea6047dd2ab63e
oai_identifier_str oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/14610
network_acronym_str RIAUTN
repository_id_str a
network_name_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
spelling Control de calidad de amortiguadores basado en inteligencia artificial y visión por computadoraRedolfi, JavierGonzález Dondo, DiegoAraguás , Roberto GastónDetección de objetosControl de CalidadVisión por computadorasDeep learningEl avance continuo y sostenido de los métodos basados en aprendizaje profundo están permitiendo realizar detecciones cada vez más complejas y específicas en el ámbito de la visión de máquina, o visión por computadoras aplicado a procesos industriales. Una situación muy común en industrias en las cuales se implementan sistemas de producción con intervención de operarios sometidos a tareas repetitivas durantelargos períodos de tiempo es la aparición de fallas o faltantes en los productos, principalmente debido a distracciones o cansancio del personal. Muchas veces se intenta eliminar estas fallas agregando operarios que realicen las tareas otra vez tediosas y repetitivas de control de calidad pieza por pieza. En este trabajo se presenta el diseño, la implementación y la puesta a punto en planta de un sistema automático de detección de fallas en amortiguadores mediante el uso de cámaras convencionales y algoritmos de visión por computadora y aprendizaje profundo, con el que se logró detectar una falla de altísimo impacto en la producción de amortiguadores. El sistema permite relajar el control de calidad a cargo de un operario, inspeccionando en forma continua cada amortiguador producido y generando una alarma al detectar la falla. Actualmente el sistema se encuentra en funcionamiento en la línea de producción de una planta de la región con resultados altamente satisfactorios.Fil: Redolfi, Javier. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. 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 ReviewedUniversidad Nacional de La Plata2026-02-26T22:02:53Z2022info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articulopdfapplication/pdfSimposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa2451-7496https://hdl.handle.net/20.500.12272/14610spainfo:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Redolfi, Javier; González Dondo, Diego; Araguás, Roberto Gastónhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-09-24T12:43:52Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/14610instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-09-24 12:43:53.987Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse
dc.title.none.fl_str_mv Control de calidad de amortiguadores basado en inteligencia artificial y visión por computadora
title Control de calidad de amortiguadores basado en inteligencia artificial y visión por computadora
spellingShingle Control de calidad de amortiguadores basado en inteligencia artificial y visión por computadora
Redolfi, Javier
Detección de objetos
Control de Calidad
Visión por computadoras
Deep learning
title_short Control de calidad de amortiguadores basado en inteligencia artificial y visión por computadora
title_full Control de calidad de amortiguadores basado en inteligencia artificial y visión por computadora
title_fullStr Control de calidad de amortiguadores basado en inteligencia artificial y visión por computadora
title_full_unstemmed Control de calidad de amortiguadores basado en inteligencia artificial y visión por computadora
title_sort Control de calidad de amortiguadores basado en inteligencia artificial y visión por computadora
dc.creator.none.fl_str_mv Redolfi, Javier
González Dondo, Diego
Araguás , Roberto Gastón
author Redolfi, Javier
author_facet Redolfi, Javier
González Dondo, Diego
Araguás , Roberto Gastón
author_role author
author2 González Dondo, Diego
Araguás , Roberto Gastón
author2_role author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Detección de objetos
Control de Calidad
Visión por computadoras
Deep learning
topic Detección de objetos
Control de Calidad
Visión por computadoras
Deep learning
dc.description.none.fl_txt_mv El avance continuo y sostenido de los métodos basados en aprendizaje profundo están permitiendo realizar detecciones cada vez más complejas y específicas en el ámbito de la visión de máquina, o visión por computadoras aplicado a procesos industriales. Una situación muy común en industrias en las cuales se implementan sistemas de producción con intervención de operarios sometidos a tareas repetitivas durantelargos períodos de tiempo es la aparición de fallas o faltantes en los productos, principalmente debido a distracciones o cansancio del personal. Muchas veces se intenta eliminar estas fallas agregando operarios que realicen las tareas otra vez tediosas y repetitivas de control de calidad pieza por pieza. En este trabajo se presenta el diseño, la implementación y la puesta a punto en planta de un sistema automático de detección de fallas en amortiguadores mediante el uso de cámaras convencionales y algoritmos de visión por computadora y aprendizaje profundo, con el que se logró detectar una falla de altísimo impacto en la producción de amortiguadores. El sistema permite relajar el control de calidad a cargo de un operario, inspeccionando en forma continua cada amortiguador producido y generando una alarma al detectar la falla. Actualmente el sistema se encuentra en funcionamiento en la línea de producción de una planta de la región con resultados altamente satisfactorios.
Fil: Redolfi, Javier. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. 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
description El avance continuo y sostenido de los métodos basados en aprendizaje profundo están permitiendo realizar detecciones cada vez más complejas y específicas en el ámbito de la visión de máquina, o visión por computadoras aplicado a procesos industriales. Una situación muy común en industrias en las cuales se implementan sistemas de producción con intervención de operarios sometidos a tareas repetitivas durantelargos períodos de tiempo es la aparición de fallas o faltantes en los productos, principalmente debido a distracciones o cansancio del personal. Muchas veces se intenta eliminar estas fallas agregando operarios que realicen las tareas otra vez tediosas y repetitivas de control de calidad pieza por pieza. En este trabajo se presenta el diseño, la implementación y la puesta a punto en planta de un sistema automático de detección de fallas en amortiguadores mediante el uso de cámaras convencionales y algoritmos de visión por computadora y aprendizaje profundo, con el que se logró detectar una falla de altísimo impacto en la producción de amortiguadores. El sistema permite relajar el control de calidad a cargo de un operario, inspeccionando en forma continua cada amortiguador producido y generando una alarma al detectar la falla. Actualmente el sistema se encuentra en funcionamiento en la línea de producción de una planta de la región con resultados altamente satisfactorios.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022
2026-02-26T22:02:53Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa
2451-7496
https://hdl.handle.net/20.500.12272/14610
identifier_str_mv Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa
2451-7496
url https://hdl.handle.net/20.500.12272/14610
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Redolfi, Javier; González Dondo, Diego; Araguás, Roberto Gastón
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Redolfi, Javier; González Dondo, Diego; Araguás, Roberto Gastón
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de La Plata
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de La Plata
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname:Universidad Tecnológica Nacional
reponame_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
collection Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname_str Universidad Tecnológica Nacional
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacional
repository.mail.fl_str_mv gestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.ar
_version_ 1877230866595315712
score 13.265058

Publicaciones similares