Diseño de un sistema automatizado de conteo continuo de varillas mediante visión artificial

Valencia Saá, Vanessa Estefanía; Páez Salas, Alex Fernando

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Tesis de Maestría en Automatización y Control
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dc.contributor.advisor	Prieto León, Alexander , Director
dc.contributor.author	Valencia Saá, Vanessa Estefanía
dc.contributor.author	Páez Salas, Alex Fernando
dc.creator	ESPOL.FIEC
dc.date.accessioned	2025-01-29T20:40:17Z
dc.date.available	2025-01-29T20:40:17Z
dc.date.issued	2024
dc.identifier.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 .
dc.identifier.uri	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/63218
dc.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
dc.format	application/pdf
dc.format.extent	120 página
dc.language.iso	spa
dc.publisher	ESPOL.FIEC
dc.rights	openAccess
dc.subject	Visión Artificial
dc.subject	SCADA
dc.subject	Automatización
dc.subject	Segmentación
dc.title	Diseño de un sistema automatizado de conteo continuo de varillas mediante visión artificial
dc.type	Magister en Automatización y Control Industrial
dc.identifier.codigoespol	T-114810
dc.description.city	Guayaquil
dc.description.degree	Escuela Superior Politécnica del Litoral
dc.identifier.codigoproyectointegrador	POSTG089
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.