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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/2686| Title: | Implementación de estrategias de control visual para marcar encuarte trasero |
| Authors: | Carrasco Aráoz, Alfredo |
| Issue Date: | 2020-08-01 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico Superior de Teziutlán |
| Description: | En Teziutlán Puebla y sus alrededores la principal industria es la de la confección de prendas de vestir, dentro del ramo existen empresas que se dedican a elaborar pantalón de mezclilla de exportación, para estas compañías la calidad es un rubro de vital importancia, por otro lado, existen tareas sencillas que son realizadas por personas y que son factibles de automatizar utilizando técnicas de visión artificial complementándolas con técnicas de control de motores y control electroneumático. En el proceso de ensamble del pantalón de mezclilla se realiza la operación de marcado de bolsa trasera (nombre que recibe la tarea en la empresa donde se desarrolló el trabajo) esta operación se realiza de forma manual, y es precisamente esta condición motiva desarrollar un sistema para la automatización de este proceso. La problemática consiste en generar un algoritmo computacional que utilice visión artificial para generar las coordenadas donde se ubicaran las marcas de apoyo para pegar la bolsa trasera del pantalón. Para realizar el análisis de la imagen se hace uso del algoritmo de localización de esquinas de Harris, utilizado para detectar los puntos de interés de la imagen, a fin de recabar la información necesaria para generar localizar las coordenadas 2 de la posición de las marcas y posteriormente generar el código G necesario para que el sistema electromecánico realice el trazado de las marcas. El objetivo de este trabajo es el desarrollar un algoritmo de computación, que utilice técnicas de visión artificial y con apoyo de robot cartesiano de dos ejes realice marcas que sirvan de guía para el pegado de la bolsa al encuarte trasero del pantalón de mezclilla de forma automatizada. Para alcanzar el objetivo general se desarrolla los siguientes objetivos particulares. " Desarrollar un algoritmo de visión artificial, para procesar la imagen y determinar las coordenadas donde se localizarán las marcas de referencia, " Construir un prototipo electromecánico, para lograr la automatización, " Realizar, así como el circuito electrónico que permita la implementación de del sistema de visión, para así poder obtener la base de imágenes en tiempo real. El trabajo se organiza en cuatro secciones, en la primera se expone la problemática, la justificación del trabajo, la hipótesis, así como los alcances y limitaciones como último tema el estado del arte donde se muestran los trabajos que se han realizado trabajos los cuales destacan la importancia del uso de la visión artificial. El marco teórico y los fundamentos se presentan en el apartado dos en el tercer capítulo se describe cómo se desarrolla el prototipo, como se realiza el proceso de análisis para detectar las esquinas, que se realiza con la 3 información obtenida del detector, las pruebas, así como los resultados y conclusiones |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Appears in Collections: | Maestría en Sistemas Computacionales |
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| File | Description | Size | Format | |
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| Tesis Maestria AlfredoCarrasco 18TE0006P.pdf | En Teziutlán Puebla y sus alrededores la principal industria es la de la confección de prendas de vestir, dentro del ramo existen empresas que se dedican a elaborar pantalón de mezclilla de exportación, para estas compañías la calidad es un rubro de vital importancia, por otro lado, existen tareas sencillas que son realizadas por personas y que son factibles de automatizar utilizando técnicas de visión artificial complementándolas con técnicas de control de motores y control electroneumático. En el proceso de ensamble del pantalón de mezclilla se realiza la operación de marcado de bolsa trasera (nombre que recibe la tarea en la empresa donde se desarrolló el trabajo) esta operación se realiza de forma manual, y es precisamente esta condición motiva desarrollar un sistema para la automatización de este proceso. La problemática consiste en generar un algoritmo computacional que utilice visión artificial para generar las coordenadas donde se ubicaran las marcas de apoyo para pegar la bolsa trasera del pantalón. Para realizar el análisis de la imagen se hace uso del algoritmo de localización de esquinas de Harris, utilizado para detectar los puntos de interés de la imagen, a fin de recabar la información necesaria para generar localizar las coordenadas 2 de la posición de las marcas y posteriormente generar el código G necesario para que el sistema electromecánico realice el trazado de las marcas. El objetivo de este trabajo es el desarrollar un algoritmo de computación, que utilice técnicas de visión artificial y con apoyo de robot cartesiano de dos ejes realice marcas que sirvan de guía para el pegado de la bolsa al encuarte trasero del pantalón de mezclilla de forma automatizada. Para alcanzar el objetivo general se desarrolla los siguientes objetivos particulares. " Desarrollar un algoritmo de visión artificial, para procesar la imagen y determinar las coordenadas donde se localizarán las marcas de referencia, " Construir un prototipo electromecánico, para lograr la automatización, " Realizar, así como el circuito electrónico que permita la implementación de del sistema de visión, para así poder obtener la base de imágenes en tiempo real. El trabajo se organiza en cuatro secciones, en la primera se expone la problemática, la justificación del trabajo, la hipótesis, así como los alcances y limitaciones como último tema el estado del arte donde se muestran los trabajos que se han realizado trabajos los cuales destacan la importancia del uso de la visión artificial. El marco teórico y los fundamentos se presentan en el apartado dos en el tercer capítulo se describe cómo se desarrolla el prototipo, como se realiza el proceso de análisis para detectar las esquinas, que se realiza con la 3 información obtenida del detector, las pruebas, así como los resultados y conclusiones | 1.82 MB | Adobe PDF | View/Open |
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