El presente trabajo detecta partes de plástico de 2 colores distintos, rojo y azul, mediante el uso de fotografías de las piezas, las cuales son analizadas mediante una interface escrita en el lenguaje de programación de Visual C#. Se utiliza una cámara WEB de uso común como el elemento de visión que provee la información que necesita la interface, la cual tiene una implementación de una red neuronal entrenada con el algoritmo de backpropagation. Para lograr este reconocimiento se sigue el proceso tradicional de tomar una serie de muestras como conjunto de entrenamiento y se valida el proyecto mediante la implementación del mismo en una línea de producción en una industria de manufactura local. Los resultados obtenidos mostrarán que tan eficiente es el sistema utilizando las técnicas de visión artificial para procesar la información y el uso de determinada estructura de red neuronal como elemento de reconocimiento.
The present work detects plastic parts of 2 different colors, red and blue, through the use of photographs of the pieces, which are analyzed through an interface written in the Visual C# programming language. A commonly used WEB camera is used as the vision element that provides the information needed by the interface, which has an implementation of a neural network trained with the backpropagation algorithm. To achieve this recognition, the traditional process of taking a series of samples as a training set is followed and the project is validated by implementing it on a production line in a local manufacturing industry. The results obtained will show how efficient the system is using artificial vision techniques to process information and the use of a certain neural network structure as a recognition element.
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