Publicación: Sistema de inspección y descarte de piezas de herraje mediante visión artificial
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Resumen en español
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.
Resumen en inglés
ABSTRACT:This undergraduate thesis develops an automated system for the inspection and rejection of hardware components using computer vision, with the aim of improving quality control in the production processes of the company Arcoline S.A.S. The current manual inspection presents significant limitations in terms of precision, speed, and consistency, which motivates the implementation of a technological solution to automate the detection of defects such as pores and burrs in metal parts. The proposed solution integrates mechanical, electrical, pneumatic, and software components, taking advantage of an existing structure in the plant. Two motorized conveyor belts, a piece-flipping system, an intuitive user interface, and a computer vision model based on YOLOv8 with instance segmentation were designed and implemented. The system operates in real time, inspecting both sides of each piece and activating automated rejection mechanisms when defects are detected. During testing, the system demonstrated a classification accuracy of 97.5%, with a false positive rate of 0.84% and a false negative rate of 1.01%, significantly outperforming the precision of the manual process. In addition, the system achieved an inspection capacity of approximately 140 pieces per minute. Compared to the manual process, the automated system increases the inspection capacity by 86.7%, representing a significant improvement in operational efficiency. Furthermore, ergonomic improvements, reduced human error, and greater process traceability were documented. This project represents an integral application of mechatronic engineering in a real industrial environment and demonstrates the potential of computer vision to transform traditional processes into automated, reliable, and sustainable solutions.