Examinando por Materia "OpenCV"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Identificación y Remoción de Piezas para el Ensamble de Botones Mediante Visión Artificial
    (Universidad EIA, 2018) Velásquez Campillo, Miguel
    En el presente trabajo se diseña y desarrolla un sistema de identificación y remoción de piezas para el ensamble de botones metálicos, mediante técnicas de visión artificial y Machine Learning. El sistema consta principalmente de una parte para la adquisición de imágenes en la línea de ensamble, y otra para la remoción de dichas piezas cuando se encuentran al revés. Se comienza con el diseño experimental físico de estas partes: la base para la cámara que detecta las piezas, y el sistema para remover las piezas directamente en el riel de ensamble. Luego se procede a desarrollar los distintos algoritmos en Python, utilizando librerías de OpenCV, para analizar e identificar si una pieza en particular se encuentra al revés, y en caso de serlo, expulsarla con el sistema de remoción. La técnica de entrenamiento del sistema de identificación es utilizando características geometrías para determinar las diferencias entre las piezas. Finalmente se instala el dispositivo de selección en una maquina ensambladora y se procede a verificar su funcionamiento, evaluando la capacidad de identificar y remover correctamente las piezas, al igual que evaluar su porcentaje de confiabilidad al realizar la tarea. El trabajo fue realizado para 3 referencias de botones, en donde se obtuvieron porcentajes de identificación y remoción de 90.4% para la referencia 2 y 91.6% para la referencia 3. La referencia 1 resultó ser demasiado similar al derecho y al revés como para poder determinar con certeza y con factores geométricos su diferencia.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Identificación y remoción de piezas para el ensamble de botones mediante visión artificial
    (Universidad EIA, 2018) Velásquez Campillo, Miguel; Jaramillo Velásquez, Víctor Hugo
    En el presente trabajo se diseña y desarrolla un sistema de identificación y remoción de piezas para el ensamble de botones metálicos, mediante técnicas de visión artificial y Machine Learning. El sistema consta principalmente de una parte para la adquisición de imágenes en la línea de ensamble, y otra para la remoción de dichas piezas cuando se encuentran al revés. Se comienza con el diseño experimental físico de estas partes: la base para la cámara que detecta las piezas, y el sistema para remover las piezas directamente en el riel de ensamble. Luego se procede a desarrollar los distintos algoritmos en Python, utilizando librerías de OpenCV, para analizar e identificar si una pieza en particular se encuentra al revés, y en caso de serlo, expulsarla con el sistema de remoción. La técnica de entrenamiento del sistema de identificación es utilizando características geometrías para determinar las diferencias entre las piezas. Finalmente se instala el dispositivo de selección en una maquina ensambladora y se procede a verificar su funcionamiento, evaluando la capacidad de identificar y remover correctamente las piezas, al igual que evaluar su porcentaje de confiabilidad al realizar la tarea. El trabajo fue realizado para 3 referencias de botones, en donde se obtuvieron porcentajes de identificación y remoción de 90.4% para la referencia 2 y 91.6% para la referencia 3. La referencia 1 resultó ser demasiado similar al derecho y al revés como para poder determinar con certeza y con factores geométricos su diferencia.
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    ÍtemAcceso abierto
    Medición experimental de la densidad y viscosidad de líquidos utilizando visión artificial
    (Universidad EIA, 2023) Gaviria Alvarez, Julian Camilo; Méndez Mejía, Santiago
    RESUMEN: en el presente trabajo se propone y se desarrolla una técnica experimental para la medición de la densidad y viscosidad cinemática de líquidos utilizando técnicas de visión artificial tales como búsqueda de contornos, binarización y Optical Flow. La propuesta se fundamenta en el montaje de un viscometro de tipo Falling Ball a fin de corroborar si su implementación resulta tanto posible como favorable al prescindir de mediciones temporales realizadas por humanos. Con este fin, se utilizan los fundamentos físicos matemáticos concernientes al fenómeno de caída de cuerpos esféricos a través de un líquido para derivar las ecuaciones que describen tal fenómeno y que permiten el cálculo de las variables de interés. Para realizar las mediciones se utiliza la cámara de un celular Samsung A12, distintas probetas cilíndricas disponibles en la universidad EIA y por supuesto código desarrollado en Python a partir de la librería especializada en visión artificial, OpenCV, para el cálculo de las velocidades de las esferas. Se valida el método computacional propuesto para la medición de velocidades experimentales al reportar mediciones comparables a las que haría un ser humano, siendo que las diferencias sustanciales pueden atribuirse a la eliminación del factor humano (tiempos de reacción). Se reporta y analiza en profundidad la presencia de posibles factores de pared que se encargan de frenar las esferas y se observa como dichos factores se reducen sustancialmente al mejorar la relación entre los diámetros de la esfera y los tubos. Múltiples propuestas de estimación para las variables de interés son presentadas, dentro de las cuales se destacan el ajuste de parámetros asociados a la solución de la ecuación diferencial, estimación directa de las variables una vez que las esferas han alcanzado sus velocidades terminales y regresiones sobre los datos experimentales. Las dos primeras propuestas presentan resultados negativos, presumiblemente debido a los factores de pared que se encargan de hacer poco fiables los resultados obtenidos y que hicieron patente la necesidad de mejorar la razón entre los diámetros de esferas y tubos. Una vez implementada esta mejora práctica, la tercera de las propuestas de estimación resulto la más útil al permitir estimar las velocidades terminales de las esferas y a partir de estas obtener valores cercanos a los reportados en la literatura para las viscosidades objetivo. De esta manera, se confirma finalmente que el método aquí propuesto es válido y deseable en función de los objetivos propuestos, más que, sin embargo, por motivos prácticos no es posible desarrollarlo de manera apropiada, en vista de lo mismo, se presentan finalmente algunas reflexiones y consideraciones finales con respecto a los resultados del proyecto y que servirán tanto como camino ya recorrido como de sustento teórico-práctico para futuras investigaciones similares. en: This work proposes and develops an experimental technique for the measurement of the density and kinematic viscosity of liquids using artificial vision techniques such as contour search, binarization and Optical Flow. The proposal is based on the assembly of a Falling ball-type viscometer in order to corroborate if its implementation is both possible and favorable when dispensing with temporal measurements performed by humans. To this end, the physico-mathematical fundamentals concerning the phenomenon of the falling of spherical bodies through a liquid are used to derivate the equations that describe such phenomena and that allow the calculation of the variables of interest. To perform the measurements, we used the camera of a Samsung A12 cell phone and different cylindrical specimens available at the EIA university and, of course, code developed in Python from the library specialized in artificial vision, OpenCV, to calculate the velocities of the spheres. The proposed computational method for the measurement of experimental velocities is validated by reporting measurements comparable to those made by a human being, being that the substantial differences can be attributed to the elimination of the human factor (reaction times). The presence of possible wall factors responsible for slowing down the spheres are reported and analyzed in depth, and it is observed how these factors are substantially reduced by improving the ratio between the diameters of the sphere and the tube. Multiple estimation proposals for the variables of interest are presented, among which the adjustment of parameters associated with the solution of the differential equation, direct estimation of the variables once the spheres have reached their terminal velocities and regressions on the experimental data stand out. The first two proposals show negative results, presumably due to the wall factors that make the obtained results unreliable and that made evident the need to improve the ratio between the diameters of spheres and tubes. Once this practical improvement was implemented, the third of the estimation proposals turned out to be the most useful, since it allowed estimating the terminal velocities of the spheres and obtaining values close to those reported in the literature for the target viscosities. In this way, it is finally confirmed that the method proposed here is valid and desirable in terms of the proposed objectives, but that, however, for practical reasons, it is not possible to develop it in an appropriate way, in view of the same, some reflections and final considerations are finally presented with respect to the results of the project that will serve both as a road already traveled and as theoretical and practical support for future similar investigations.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Sistema de caracterización morfológica de racimos de banano en la zona del Urabá Antioqueño mediante procesamiento digital de imágenes
    (Universidad EIA, 2021) Cano Ardila, Laura Stefany; Quintero Rojas, Cristian
    RESUMEN: En Colombia, actualmente, la producción de banano para exportación aumenta con el paso de los años y con ello, las exigencias por parte de los compradores; sin embargo, por condiciones ambientales, fitosanitarias y de manejo, se han evidenciado una serie de carencias morfológicas en los racimos de banano, las cuales generan un incremento considerable en la cantidad de "merma anual producida" (bananos no aptos para exportación) que provocan pérdidas económicas y bajo rendimiento en las fincas bananeras de producción. Es por este motivo, que se desea desarrollar un sistema de caracterización morfológica de los racimos, con la intención de generar estadísticas y datos que posibiliten realizar estudios generales e incluso profundos sobre las producciones anteriores, de esta manera, conocer falencias y debilidades en campo para plantear e implementar nuevas estrategias que disminuyan la cantidad de “merma” producida, aumentando la eficiencia y la ganancia económica de sector.