Diseño de robot móvil para la detección del uso de mascarillas y sensado de temperatura corporal utilizando visión artificial en lenguaje Python y Raspberry Pi.

• Autores: Alvarado Carlos, Manuel Antonio, Vilca Pari, Aarón Arnaldo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Ricardo Palma
• Repositorio: URP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/5922
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14138/5922
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Raspberry Pi; Python; Robot Móvil; Visión Artificial; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02

La presente investigación tuvo como objetivo diseñar un robot móvil para la detección del uso de mascarilla y sensado de temperatura corporal utilizando visión artificial en leguaje Python y Raspberry Pi. Para dicha finalidad, se plantearon diseños con respecto a la parte mecánica, eléctrica, electrónica y se desarrolló un programa para la detección de mascarillas y temperatura corporal de las personas que ingresen a una zona de gran tránsito. Esto responde a la problemática referida al contagio de enfermedades por vía respiratoria, como el COVID-19, que se da comúnmente en áreas cerradas debido a la falta de equipos automatizados que identifique el principal síntoma de la enfermedad y la negligencia de las personas en no portar sus respectivas mascarillas. Para el sistema mecánico se estableció que la movilidad del robot se diera por medio de tres ruedas, dos de ellas conectadas a dos motores y una sola rueda loca para facilitar los giros en su desplazamiento sobre una superficie plana. El material escogido para la carcasa fue Acrilonitrilo butadieno estireno (ABS) para brindarle una mayor ligereza. Para el sistema eléctrico, se contó con unas baterías de lipo capaz de energizar todo el sistema luego de un tiempo de carga determinada, así como unos reguladores de voltaje para los motores. Para el sistema electrónico, se eligió un sensor de temperatura, un sensor infrarrojo como seguidor de línea y leds para indicar un sendero determinado. En la programación, se empleó el lenguaje Python para trabajar los sistemas de reconocimiento mediante visión artificial por medio de una cámara web y la plataforma de Arduino para la movilidad del robot de manera automatizada. Como resultado de la investigación, el diseño resultante obtuvo un peso de 59.74 kg y 8 horas de duración para la batería para un torque de 200 kg.cm y una velocidad de 60 RPM. Además, se consiguió automatizar los procesos de detección de mascarilla y temperatura para evitar el contacto o cercanía del personal ante un posible cliente contagiado en la mayor medida posible. Por lo tanto, conseguirá que los casos de personas con síntomas no ingresen al área común junto a otros clientes, logrando mantener un ambiente más seguro y salubre para ellos.