DETECCIÓN DE DEFECTOS DE OBJETOS BASADOS EN UN SISTEMA DE VISIÓN CON UN MICROCONTROLADOR Y UNA RED NEURAL ARTIFICIAL

Resumen

Los sistemas de visión se han empleado ampliamente en las industrias para automatizar el proceso de inspección de productos. Su uso proporciona inspecciones estandarizadas, confiables y precisas en comparación con un operador humano. Los sistemas de visión transmiten a las máquinas la capacidad de ver y extraer características automáticamente para indicar anomalías en los productos. Este artículo propone un sistema de visión para capturar y preprocesar imágenes digitales, además de clasificar objetos con defectos y objetos sin defectos utilizando un modelo de red neuronal artificial. Como estudio de caso, las imágenes digitales de cajas se adquieren y clasifican en una cinta transportadora. Las pruebas revelan que el sistema propuesto puede clasificar con precisión una caja con defecto y una caja sin defecto en tiempo real. La principal contribución de este documento es la propuesta de un sistema que realiza inspecciones automáticas en los productos, con el fin de detectar anomalías, y se puede acoplar fácilmente, de forma modular, a las plataformas industriales existentes.