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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorHerrera Garzón, Marco Antonio-
dc.contributor.authorChávez Pico, David Alejandro-
dc.date.accessioned2022-05-04T22:49:50Z-
dc.date.available2022-05-04T22:49:50Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttps://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/35316-
dc.descriptionEn este trabajo se presenta el diseño de un sistema electrónico en tiempo real que realiza la detección de los diferentes tipos de molduras fabricadas a partir de análisis del procesamiento de imagen de sus diferentes superficies, siluetas y colores. La necesidad de utilizar este sistema electrónico de control y etiquetado de molduras para cuadros en tiempo-real mediante machine learning es para reducir los tiempos de producción e ir almacenando la cantidad de molduras fabricadas en una base de datos con el fin de evitar tiempos muertos por parte de los trabajadores y así aumentar la productividad en la fábrica. Además, se cuenta con las herramientas, software y hardware para poder realizarlo, en este caso se va a utilizar un dispositivo llamado Jetson Nano de NVIDIA para el procesamiento de imágenes con su respectiva cámara, el cual permite realizar aplicaciones de visión artificial. Por otra parte, este sistema de control permite etiquetar las molduras fabricadas con sus respectivas características mediante un código QR. Esto beneficiará la producción ya que la cantidad de moldura se incrementará, ya que se reducirán costos y existirá incremento en sus utilidades. Otro aspecto importante, es con este sistema se pretende obtener escalabilidad para un futuro debido a que existen diferentes sucursales donde se transporta las molduras y ayudará a tener un control más exacto desde que sale hasta que llega la carga para evitar retrasos en el conteo como convencionalmente se lo ha hecho en los últimos años, estos datos se podrá llevar directamente al departamento de contabilidad quienes están a cargo de contabilizar la producción que se realice en la fábrica y la cantidad que se transporta a la matriz y cada una de las sucursales.es_ES
dc.description.abstractIn this work, a real-time system is presented that performs the detection of the different types of moldings made from the analysis of the image processing of their different surfaces, silhouettes and colors. The need to use this electronic system for the control and labeling of moldings for paintings in real time through machine learning is to reduce production times and store the number of moldings manufactured in a database in order to avoid downtime on the part of workers and thus increase productivity in the factory. In addition, it has the tools, software and hardware to be able to do it, in this case a device called NVIDIA's Jetson Nano will be used for image analysis with its respective camera, which allows artificial vision applications. On the other hand, this control system allows the moldings manufactured to be labeled with their specific characteristics by means of a QR code to make it functional and practical in the factory. This will benefit production since the amount of molding will increase, since costs will be reduced and there will be an increase in profits. Another important aspect is that with this system it is intended to have scalability for the future due to the fact that there are different branches where the moldings are transported and it will help to have a more exact control from the time the load leaves until the load arrives to avoid delays in counting as conventionally. It has been done in recent years, this data can be taken directly to the accounting department who are in charge of the amount of production that is carried out in the factory and the amount that is transported to the headquarters and each of the branches.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Electrónica y Automatizaciónes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectSISTEMA EMBEBIDOes_ES
dc.subjectVISIÓN ARTIFICIALes_ES
dc.subjectJETSON NANOes_ES
dc.subjectNVIDIAes_ES
dc.subjectMACHINE LEARNINGes_ES
dc.subjectCÓDIGOS QRes_ES
dc.titleSistema electrónico de control y etiquetado de molduras para cuadros en tiempo-real mediante machine learninges_ES
dc.typemasterThesises_ES
Aparece en las colecciones: Maestría en Electrónica y Automatización

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