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Title:	Diseño de un sistema automatizado de conteo continuo de varillas mediante visión artificial
Authors:	Prieto León, Alexander , Director Valencia Saá, Vanessa Estefanía Páez Salas, Alex Fernando
Keywords:	Visión Artificial SCADA Automatización Segmentación
Issue Date:	2024
Publisher:	ESPOL.FIEC
Citation:	Valencia Saá, V. E. y Páez Salas, A. F. (2024). Diseño de un sistema automatizado de conteo continuo de varillas mediante visión artificial. [Proyecto de Titulación]. ESPOL.FIEC .
Description:	El proyecto de titulación se centra en diseñar un sistema automatizado de conteo continuo de varillas mediante visión artificial y sistema SCADA, dirigido a mejorar la precisión y eficiencia en la industria siderúrgica. Se parte de la hipótesis de que integrar visión artificial y SCADA puede reducir errores humanos y optimizar costos operativos en comparación con métodos manuales. En el desarrollo del proyecto, se utilizaron una cámara para captura de imágenes del proceso de empaquetado de varillas, software Python con OpenCV para procesamiento de imágenes, y técnicas avanzadas de segmentación. El modelo SCADA diseñado facilitó el monitoreo en tiempo real y la gestión eficiente del proceso de conteo de varillas. Los resultados obtenidos demostraron una mejora significativa en la precisión del conteo y una reducción notable llegando a cero en los errores operativos. Además, se demuestra en base a los resultados que se obtiene la optimización de recursos y se minimizó la intervención manual, lo cual resulta en una operación más eficiente y rentable para las empresas siderúrgicas. En conclusión, este proyecto no solo cumplió con los objetivos específicos de diseñar e implementar un sistema automatizado de conteo de varillas, sino que también proporcionó una guía práctica para su implementación en el sector siderúrgico, destacando su impacto positivo en la eficiencia operativa y la seguridad. Palabras Clave: Visión Artificial, SCADA, Automatización, Segmentación
metadata.dc.description.abstractenglish:	The graduation project focuses on designing an automated system for continuous counting of rods using artificial vision and SCADA system, aimed at enhancing accuracy and efficiency in the steel industry. It starts with the hypothesis that integrating artificial vision and SCADA can reduce human errors and optimize operational costs compared to manual methods. During the project development, a camera was used to capture images of the rod packaging process, Python software with OpenCV for image processing, and advanced segmentation techniques. The designed SCADA model facilitated real time monitoring and efficient management of the rod counting process. The results demonstrated a significant improvement in counting accuracy and a notable reduction, even reaching zero, in operational errors. Furthermore, based on these outcomes, resource optimization was achieved, and manual intervention was minimized, resulting in a more efficient and cost-effective operation for steel companies. In conclusion, this project not only achieved its specific objectives of designing and implementing an automated rod counting system but also provided a practical guide for its implementation in the steel sector, highlighting its positive impact on operational efficiency and safety. Keywords: Artificial Vision, SCADA, Automation, Segmentation.
URI:	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/63218
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	POSTG089
Appears in Collections:	Tesis de Maestría en Automatización y Control

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