Diseño de un sistema automatizado de selección de baldosas 60x60 utilizando un gripper con principio de Venturi y visión artificial para reducir el porcentaje de merma en la industria revestimientos cerámicos

Descripción del Articulo

La industria dedicada a la producción de baldosas cerámicas dispone de áreas específicas para el traslado, control de calidad y apilamiento. No obstante, en pequeñas y medianas empresas, el control de calidad suele ser superficial y se realiza manualmente por personal capacitado. Además, los proceso...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Alberca Jacinto, Wilmer Manuel, De La Cruz Santiago, Hector Cristopher
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/685925
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/10757/685925
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Inteligencia artificial
Automatización
Gripper
Raspberry
Venturi
Artificial intelligence
Automation
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.02
Descripción
Sumario:La industria dedicada a la producción de baldosas cerámicas dispone de áreas específicas para el traslado, control de calidad y apilamiento. No obstante, en pequeñas y medianas empresas, el control de calidad suele ser superficial y se realiza manualmente por personal capacitado. Además, los procesos de clasificación y empaquetado se llevan a cabo mediante máquinas independientes de tipo mecánico, las cuales suelen ser costosas, de gran tamaño y de difícil implementación en empresas pequeñas o medianas. Ante esta situación, se propone una solución integral basada en una pinza con ventosas asistida por inteligencia artificial, que permite detectar grietas, roturas y manchas en las baldosas durante el control de calidad. Esta propuesta incorpora también un sistema de pick and place con ventosas con el objetivo de evitar accidentes y asegurar la conservación de la calidad del producto final. El desarrollo aborda aspectos clave como la automatización del proceso, el diseño y dimensionamiento mecánico y neumático, así como la programación de redes neuronales convolucionales para el reconocimiento de defectos. Como resultado, se logra la clasificación y traslado de baldosas en buen estado, manteniendo su calidad desde la salida del horno hasta su presentación final, con un tiempo uniforme de 45 segundos por baldosa.
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