Visión artificial aplicada al monitoreo automatizado del proceso de cloración para mejorar la calidad del agua

• Autor: Palacín Silva, María Victoria
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2011
• Institución: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
• Repositorio: USAT-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/536
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12423/536
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Agua potable; Cloro; Tratamiento; Automatización; Control automático; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente trabajo de investigación tiene como principal objetivo además de cumplir con los requisitos que exige la escuela de ingeniería de sistemas y computación de la USAT, ofrecer una alternativa eficiente a las empresas industriales en uno de sus procesos más importantes: la cloración del agua. La situación problemática que llevó a la presente propuesta fue: el alto índice de error en las mediciones de cloro, la demora en el proceso así, como los costos que la misma implica. Además de problemas de índole legal al no almacenar los resultados de las mediciones por dos años, como indican las leyes del país. Debido a esta situación problemática se optó por implementar un sistema de visión artificial con redes neuronales que permita la automatización de las mediciones de nivel de cloro dentro del proceso de cloración. La metodología que se utilizó para el desarrollo fue la metodología de visión artificial, propuesta por (Kong y Nilsson 2005). Esta propuesta estuvo justificada desde el punto de vista científico, porque se llevó a cabo una contrastación de hipótesis que permitió verificar el logro de los indicadores, desde un punto de vista tecnológico porque se aplicó una tecnología emergente y automatizable para un proceso industrial, desde el punto de vista social dado indirectamente mejora la calidad de los productos que serán ingeridos por personas, y económicamente dado que representa un ahorro en el proceso de cloración. Lográndose los objetivos de: reducción de tiempo en las mediciones, disminución del error de las mediciones, almacenamiento permanente de los resultados, disminución del esfuerzo humano y minimización de costos del proceso.