Implementación de un sistema de internet de las cosas para el control basado en redes neuronales convolucionales para la detección de anomalías en máquinas de tintorería de telas en una empresa textil

• Autor: Meléndez Meléndez, Antonio Sebastián
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/25408
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/25408
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes neuronales (Inteligencia artificial); Tintes y tintorería; Control de la producción; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Señala que en el proceso de teñido de telas se presentan problemas, en su mayoría debido a un entorchamiento en las cuerdas, las cuales paran y originan mermas como degradé o veteaduras. Las máquinas de teñido cuentan con un imán, que tarda aproximadamente 2.5 minutos en dar una rotación completa; y la detección si la cuerda está trabajando o no, se da a través de este imán, por lo que podemos tener todo ese tiempo con la tela parada y malogrando la producción; asimismo, no se cuenta con un historial de causas de los problemas. El objetivo es diseñar e implementar un sistema de detección en tiempo real para ver las anomalías en las máquinas de teñido de telas a través de redes neuronales convolucionales y para solucionar este problema, se optó en colocar una cámara IP en la escotilla de cada cuerda y con un algoritmo supervisado basado en redes neuronales convolucionales se accede a los frames de las cámaras de tal forma que permite detectar si alguna cuerda está parada o en movimiento. Esta detección permite a los operarios estar alertos a algún problema de las máquinas a través de un smartwatch.