Optimización del sistema de visión para la banda transportadora del laboratorio de Control de Procesos

Abstract

Este trabajo de grado se ha dividido en tres partes fundamentales: Diseño Mecánico, que se refiere a la implementación de un sistema de iluminación apropiado para adquisición de imágenes, además un mecanismo que permita posicionar la cámara de tal manera que su ubicación permita tomar imágenes de frente al flujo de las piezas; la Visión de máquina, que incluye los scripts de procesamiento de las imágenes y los elementos necesarios para lograr clasificar adecuadamente las piezas en alguna de las categorías preestablecidas, en esta parte se eligió el software OpenCv para desarrollar tres algoritmos con el fin de cumplir uno de los objetivos de este proyecto; Interfaz de usuario, la cual facilite monitorear e indicar diferentes parámetros en el sistema de clasificación por visión preestablecidos. En el primer capítulo se abordan las especificaciones de este proyecto de grado, se explican algunos conceptos necesarios de visión de máquina para generar una idea amplia del funcionamiento del sistema de visión implementado en la banda transportadora del laboratorio de control de procesos de la Universidad del Cauca. En el capítulo dos se explica la aplicación de visión de máquina, incluyendo las herramientas software y los elementos hardware necesarios, igualmente se explican las etapas de ejecución de los scripts de procesamiento, desde la captura de la imagen, hasta enviar la decisión al controlador del sistema. En el capítulo tres describimos el mejoramiento del sistema de visión, tanto de hardware como de software, además se muestra el desarrollo de los tres algoritmos de clasificación los cuales son: color de tapas, nivel de llenado, tipo de etiquetas en botellas, además se describe el diseño y funcionamiento de la interfaz gráfica utilizada para monitorear la clasificación de las piezas. En el cuarto capítulo se describen los resultados de la optimización del sistema de visión, con las pruebas realizadas para la validación de los algoritmos, como también pruebas con estudiantes de semestres superiores que utilizaron la planta basados en el manual de usuario, finalmente se exponen las conclusiones evidenciando los beneficios que se lograron con este proyecto y recomendaciones para prácticas educativas para los estudiantes y futuros proyectos del PIAI.