Examinando por Materia "Sensibilidad"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Sistema de Visión Artificial Para la Detección Clasificación y Conteo de Piezas Plásticas
    (Universidad EIA, 2015) Jiménez Gómez, Maricel
    En la planta de pintura de plásticos de una empresa del sector automovilístico ingresan piezas continuamente según un plan de producción diario. Dado que no se tiene un sistema automático de conteo y clasificación de las piezas y el actual es poco confiable, los errores en el conteo elevan los costos de producción. Esto se debe a que no se aprovechan los recursos en su totalidad cuando hay piezas faltantes en la producción, lo que conlleva al aumento de desperdicios provenientes de materiales no reutilizables. Con el fin de mejorar este proceso se desarrolla un algoritmo de predicción basado en Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), en el cual por medio de un conjunto de características propias de cada pieza se realiza el reconocimiento, la clasificación y el conteo de cada una de estas. Al final, utilizando un prototipo para simular el proceso de la planta, se obtiene como resultado del modelo de predicción desarrollado una sensibilidad y especificidad, para la mayoría de las piezas, de más del 95% de confiabilidad con una velocidad de procesamiento aproximadamente de 200 ms.