Examinando por Autor "Álvarez Brango, Alexandra María"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Sistema de inspección y descarte de piezas de herraje mediante visión artificial
    (Universidad EIA, 2025) Álvarez Brango, Alexandra María; Moreno Hincapié, Gustavo Andrés
    RESUMEN:El presente trabajo de grado desarrolla un sistema automatizado de inspección y descarte de piezas de herraje mediante visión artificial, con el objetivo de mejorar el control de calidad en los procesos productivos de la empresa Arcoline S.A.S. La inspección manual actual presenta limitaciones importantes en precisión, velocidad y consistencia, lo que motiva la implementación de una solución tecnológica que automatice la detección de defectos como poros y rebabas en piezas metálicas. La propuesta integra componentes mecánicos, eléctricos, neumáticos y de software, aprovechando una estructura existente en planta. Se diseñan e implementan dos bandas transportadoras motorizadas, un sistema de volteo de piezas, una interfaz de usuario intuitiva y un modelo de visión artificial basado en YOLOv8 entrenado con segmentación de instancias. El sistema opera en tiempo real, inspeccionando ambas caras de cada pieza y activando mecanismos de expulsión automatizada en caso de detectar defectos. Durante las pruebas, el sistema demostró una precisión de clasificación del 97.5%, con una tasa de error de falsos positivos de 0.84% y una tasa de falsos negativos de 1.01%, superando ampliamente la precisión del proceso manual. Además, se logró una capacidad de inspección de aproximadamente 140 piezas por minuto. Comparativamente, el sistema automatizado incrementa en 86.7% la capacidad de inspección respecto al proceso manual, lo que representa una mejora significativa en la eficiencia. Además, se documentaron mejoras ergonómicas, reducción de errores humanos y mayor trazabilidad del proceso. Este trabajo constituye una aplicación integral de la ingeniería mecatrónica en un entorno industrial real y evidencia el potencial de la visión artificial para transformar procesos tradicionales en soluciones automatizadas, confiables y sostenibles.