Sistema electrónico de control y etiquetado de molduras para cuadros en tiempo-real mediante machine learning
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Date
2022
Authors
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Publisher
Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Electrónica y Automatización
Abstract
In 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.
Description
En 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.
Keywords
SISTEMA EMBEBIDO, VISIÓN ARTIFICIAL, JETSON NANO, NVIDIA, MACHINE LEARNING, CÓDIGOS QR