Desarrollo de un sistema de reconocimiento para piezas faltantes en moldes en la industria de alimentos mediante el procesamiento de imágenes con matlab

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dc.contributor.advisorGarcía Gómez, Carlos Arturospa
dc.contributor.authorBuitrago Lopez, Daniel Camilospa
dc.coverage.spatialColombia(Bogotá,Dc)spa
dc.creator.cedula10561522311spa
dc.date.accessioned2022-11-15T21:22:58Z
dc.date.available2022-11-15T21:22:58Z
dc.date.issued2022-06-08spa
dc.description.abstractThe chocolate industry transforms cocoa production into finished products that are then exported. During production there is a risk of moulds breaking as mechanical parts of the equipment that cause moulds to deteriorate are involved in the manufacturing process, the probability of a piece of mould falling into a tablet and reaching a final consumer is high, which can generate legal penalties and economic losses for the company by creating a risk for the consumer, to reduce this, the present project makes an analysis of the variables involved in the chocolate injection process in the line super cavemil 800 and implements a system of image capture of the molds that make up the production machine and through the Matlab googlenet neural network image processing allows the recognition of missing parts in the molds can thus alert the operator of the machine the presence of an anomaly in them activating an alert protocol for production.eng
dc.description.abstractLa industria chocolatera transforma la producción cacaotera en productos terminados que luego se exportan. Durante la produccion existe el riesgo de que los moldes separtan puesto que en los procesos de fabricación intervienen partes mecánicas de los equipos que hacen que los moldes se deterioren, la probabilidad de que un trozo de molde caiga dentro de una tableta y llegue a un consumidor final es alta, lo que puede generar sanciones legales y pérdidas económicas para la compañía al generar un riesgo para el consumidor, para disminuir esto, el presente proyecto hace un análisis de las variables que intervienen en el proceso de inyección de chocolate en la linea súper cavemil 800 e implementa un sistema de captura de imágenes de los moldes que componen la máquina de produccion y mediante el procesamiento de patrones de la red neuronal googlenet de Matlab permite el reconocimiento de piezas faltantes en los moldes pudiendo así alertar al operador de la maquina la presencia de una anomalía en ellos activando un protocolo de alerta para la produccion.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) Biomédico(a)spa
dc.description.degreetypeInvestigaciónspa
dc.description.notesPresencialspa
dc.identifier.bibliographicCitation[1]. Sustitución de cultivos: llego la hora del cacao, (2022). https://www.portalparalapaz.gov.co/publicaciones/939/sustitucion-de-cultivos-llego-lahora-del-cacao/spa
dc.identifier.bibliographicCitation[2] Chocolatería, una industria que crece sosteniblemente en el país (2021). Andi. http://www.andi.com.co/Home/Noticia/15568- chocolateria-una-industria-que-crecespa
dc.identifier.bibliographicCitation[3]. Casaluker, (2013). Manual de operación super cavemil, Daruma,spa
dc.identifier.bibliographicCitation[4] Cabrellon, molds, Polycarbonate molds and BPAfree.https://www.cabrellon.it/en/molds/materials/spa
dc.identifier.bibliographicCitation[5]. Casaluker, (2013). Manual de operación super cavemil, Daruma,spa
dc.identifier.bibliographicCitation[6]. P. Carela. (2019) trabajo de fin de grado grado en ingeniería para el tratamiento digital de imágenes en matlab para la detección de fallas. Universidad politécnica de Cataluña, Españaspa
dc.identifier.bibliographicCitation[7] https://la.mathworks.com/help/matlab/creating_plots/image-types.htmlspa
dc.identifier.bibliographicCitation[8] J. Soto, 2020, Convolución Matricial Aplicado al Procesamiento de Imágenes, Instituto Tecnológico de Costa Rica, Costa Ricaspa
dc.identifier.bibliographicCitation[9]. Processing. 2022, Procesamiento de imágenes, http://www.mywonderland.es/curso_js/processing/pro_procesar.htmlspa
dc.identifier.bibliographicCitation[10]. Bootcamp AI, 2019, Intro a las redes neuronales convolucionales, https://bootcampai.medium.com/redes-neuronales-convolucionales-5e0ce960cafspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Antonio Nariñospa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UANspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/spa
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/7261
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñospa
dc.publisher.campusBogotá - Surspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédicaspa
dc.publisher.programIngeniería Biomédicaspa
dc.rightsAcceso abierto
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectProcesamiento de imágenes,es_ES
dc.subjectchocolate,es_ES
dc.subjectDeep learning,es_ES
dc.subjectsúper cavemil 800,es_ES
dc.subjectMolde roto,es_ES
dc.subjectreconocimiento de patrones,es_ES
dc.subjectGooglenet.es_ES
dc.subject.keywordImage processing,es_ES
dc.subject.keywordchocolate,es_ES
dc.subject.keyworddeep learning,es_ES
dc.subject.keywordsuper cavemil 800,es_ES
dc.subject.keywordbroken mold,es_ES
dc.subject.keywordpattern recognition,es_ES
dc.subject.keywordGooglenetes_ES
dc.titleDesarrollo de un sistema de reconocimiento para piezas faltantes en moldes en la industria de alimentos mediante el procesamiento de imágenes con matlabes_ES
dc.typeTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)spa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dcterms.audienceGeneralspa
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2022_Autorizacion de autores - Daniel Buitrago.pdf
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Autorización autores
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2022_TIG Buitrago.pdf
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Trabajo de grado
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Acta de sustentación
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Ingeniería biomédica