DESARROLLO DE UN EQUIPO ELECTRÓNICO ORIENTADO A LA EVALUACIÓN DE IMPERFECCIONES ÓPTICAS Y SUCIEDAD EN SENSORES DE IMAGEN POR CONTACTO (CIS) UTILIZADOS EN CONTADORAS DE BILLETES
Descripción del Articulo
Los sensores CIS utilizados en equipos contadores de billetes pueden presentar imperfecciones como polvo, manchas y rayaduras, las cuales afectan la calidad de lectura y requieren evaluaciones periódicas. Actualmente, esta inspección se realiza de forma visual, lo que introduce subjetividad y variab...
| Autores: | , |
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| 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:10757/688147 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/10757/688147 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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DEVELOPMENT OF ELECTRONIC EQUIPMENT FOR EVALUATING OPTICAL IMPERFECTIONS AND DIRT IN CIS SENSORS USED IN BANKNOTE COUNTING MACHINES |
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Los sensores CIS utilizados en equipos contadores de billetes pueden presentar imperfecciones como polvo, manchas y rayaduras, las cuales afectan la calidad de lectura y requieren evaluaciones periódicas. Actualmente, esta inspección se realiza de forma visual, lo que introduce subjetividad y variabilidad en el diagnóstico. Ante esta limitación, el presente trabajo propone el diseño y desarrollo de un sistema electrónico capaz de detectar dichas imperfecciones de manera automática mediante técnicas de visión artificial. Para la detección, se empleó un modelo basado en Deep Learning (YOLOv8), entrenado con imágenes catalogadas en tres tipos de imperfecciones: polvo, manchas y rayaduras. La evaluación del modelo se realizó mediante métricas de precisión, sensibilidad y F1-score, obteniendo resultados favorables en manchas y rayaduras, y una sensibilidad reducida en polvo debido a su morfología y bajo contraste. Asimismo, se evidenció una mejora significativa respecto al método previo basado en PDI, al eliminar la necesidad de múltiples fuentes de iluminación y permitir la detección de imperfecciones en cualquier orientación. En conjunto, el sistema desarrollado constituye una herramienta precisa, repetible y más objetiva para la inspección del estado de los sensores CIS, aportando beneficios en el mantenimiento preventivo de equipos de conteo de billetes. |
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La evaluación del modelo se realizó mediante métricas de precisión, sensibilidad y F1-score, obteniendo resultados favorables en manchas y rayaduras, y una sensibilidad reducida en polvo debido a su morfología y bajo contraste. Asimismo, se evidenció una mejora significativa respecto al método previo basado en PDI, al eliminar la necesidad de múltiples fuentes de iluminación y permitir la detección de imperfecciones en cualquier orientación. En conjunto, el sistema desarrollado constituye una herramienta precisa, repetible y más objetiva para la inspección del estado de los sensores CIS, aportando beneficios en el mantenimiento preventivo de equipos de conteo de billetes.CIS sensors used in banknote counting equipment may exhibit imperfections such as dust, stains, and scratches, which affect reading quality and require periodic evaluation. Currently, this inspection is performed visually, introducing subjectivity and variability into the diagnostic process. To address this limitation, the present work proposes the design and development of an electronic system capable of automatically detecting these imperfections using computer vision techniques. For the detection process, a Deep Learning–based model (YOLOv8) was employed, trained with images categorized into three types of imperfections: dust, stains, and scratches. The model was evaluated using precision, recall, and F1-score metrics, achieving favorable results for stains and scratches, while dust showed reduced sensitivity due to its morphology and low contrast. Furthermore, a significant improvement was observed compared to the previous PDI-based method, as the proposed system eliminates the need for multiple illumination sources and enables the detection of imperfections in any orientation. Overall, the developed system constitutes a precise, repeatable, and more objective tool for inspecting the condition of CIS sensors, providing benefits for the preventive maintenance of banknote-counting equipment.Trabajo de Suficiencia ProfesionalODS 4: Educación de CalidadODS 9: Industria, Innovación e InfraestructuraODS 12: Producción y Consumo Responsableapplication/pdfapplication/epubapplication/mswordspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCVisión artificialSensor CISSegmentaciónIluminación controladaContadoras de billetesComputer visionCIS sensorsegmentationcontrolled illuminationbanknote countershttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01DESARROLLO DE UN EQUIPO ELECTRÓNICO ORIENTADO A LA EVALUACIÓN DE IMPERFECCIONES ÓPTICAS Y SUCIEDAD EN SENSORES DE IMAGEN POR CONTACTO (CIS) UTILIZADOS EN CONTADORAS DE BILLETESDEVELOPMENT OF ELECTRONIC EQUIPMENT FOR EVALUATING OPTICAL IMPERFECTIONS AND DIRT IN CIS SENSORS USED IN BANKNOTE COUNTING MACHINESinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de suficiencia profesionalhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fSUNEDUUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de IngenieríaLicenciaturaIngeniería ElectrónicaIngeniero Electrónico2025-12-26T20:41:21Zhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional0000-0002-2137-078607642946https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional712026Gonzales Figueroa, Renatto GustavoDavila Tello, Luis Fernando7250553372653679ORIGINALChavez_FL.pdfChavez_FL.pdfapplication/pdf3239952https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/688147/1/Chavez_FL.pdfb61713afde2a16038bf67b2d7d72cf49MD51trueChavez_FL_Autorizaciónpublicación.pdfChavez_FL_Autorizaciónpublicación.pdfapplication/pdf240802https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/688147/2/Chavez_FL_Autorizaci%c3%b3npublicaci%c3%b3n.pdf1ce05afdc4bb72958286244f2d1d6935MD52falseChavez_FL_Actasimilitud.pdfChavez_FL_Actasimilitud.pdfapplication/pdf123909https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/688147/3/Chavez_FL_Actasimilitud.pdf6db392ca0f24d067ca441669deec9eeaMD53falseChavez_FL_Reportesimilitud.pdfChavez_FL_Reportesimilitud.pdfapplication/pdf13737518https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/688147/4/Chavez_FL_Reportesimilitud.pdfc7690d5bdbf43a4c3366f06072f01a81MD54falseChavez_FL_Reportesimilitud.pdfChavez_FL_Reportesimilitud.pdfapplication/pdf13737518https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/688147/5/Chavez_FL_Reportesimilitud.pdfc7690d5bdbf43a4c3366f06072f01a81MD55falseChavez_FL.docxChavez_FL.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document8958624https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/688147/6/Chavez_FL.docx5113e005770e0df5998ea4fb7e56ceefMD56false10757/688147oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/6881472026-01-10 01:16:10.469Repositorio Académico UPCupc@openrepository.com |
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