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Inspección superficial de productos largos en tiempo real basada en visión por computador

  • Autores: Francisco Javier de la Calle Herrero
  • Directores de la Tesis: Daniel Fernando García Martínez (dir. tes.), Rubén Usamentiaga Fernández (codir. tes.)
  • Lectura: En la Universidad de Oviedo ( España ) en 2020
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Josep Forest Collado (presid.), Julio Molleda Meré (secret.), Ignacio Álvarez García (voc.), Gabriela Andreu García (voc.), Jorge Marina Juárez (voc.)
  • Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Informática por la Universidad de Oviedo
  • Materias:
  • Enlaces
    • Tesis en acceso abierto en: TESEO
  • Resumen
    • La industria actual cuenta con unos estándares de calidad cada vez más exigentes. El alto nivel de calidad que fijan los estándares actuales se une a elevadas velocidades de producción generando la necesidad de sistemas automáticos de inspección que sean a la vez eficientes y rápidos.

      En el caso de la inspección de productos largos, los sistemas deben situar múltiples sensores que proporcionen información de los productos desde varias perspectivas para obtener mediciones de la pieza en toda su superficie. Esto añade complejidad al desarrollo de nuevos sistemas al incluir en el diseño métodos para fusionar la información de los diferentes sensores.

      Un caso particular de producto largo es el carril ferroviario. Las normas internacionales de calidad definen límites en las desviaciones del producto final de un modelo perfecto del carril en varios aspectos, entre los que destaca: superficial, planitud y dimensional.

      La inspección superficial es llevada a cabo en la mayoría de los casos mediante técnicas de visión por computador. En este campo el desarrollo de sistemas que realicen esta tarea se divide en dos etapas principales: la adquisición de información y el procesamiento.

      En este trabajo se plantean dos alternativas para la adquisición de información, basadas ambas en la reconstrucción en tres dimensiones del producto. La primera técnica utilizada es la fotogrametría estéreo, concretamente el llamado procedimiento de diferenciación de imágenes espectrales. La segunda técnica es la reconstrucción basada en láser.

      Una vez obtenida la información de la superficie de los productos, se plantean dos soluciones para su procesamiento. Por un lado se plantea un cauce de procesamiento basado en técnicas de visión por computador que sigue un esquema convencional. Por otro lado se plantea el uso de técnicas basadas por completo en aprendizaje automático, como son las redes neuronales convolucionales.

      Durante el desarrollo de la tesis se han desarrollado dos prototipos completos de captura y procesamiento de información relativa a la superficie de carriles ferroviarios. Cada uno de estos sistemas utiliza una de las técnicas mencionadas para realizar la adquisición. Ambos sistemas siguen un cauce tradicional de procesamiento de la información obtenida para la detección de defectos superficiales.

      Utilizando como base el sistema de adquisición basado en fotogrametría, se ha estudiado también la aplicación de redes neuronales convolucionales sobre las imágenes generadas para detectar defectos superficiales en los productos.

      Dado que las soluciones propuestas tiene como objetivo la industria actual, sus tiempos de funcionamiento han de ser acordes a los requisitos de esta industria. Por ello, se ha estudiado su aplicabilidad como sistema en tiempo-real para garantizar que puedan ser utilizados en líneas de producción reales de alta velocidad.

      Los sistemas desarrollados han sido implantados en una línea de producción real y evaluados bajo la supervisión de expertos del sector. Estos dos sistemas han sido comparados con un sistema comercial de inspección superficial superando en ambos casos el rendimiento del sistema comercial.


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