Desarrollo e implementación de un método basado en procesado de imagen para la segmentación e identificación de desperfectos en botellas en una línea de producción

Abstract

En el contexto de la producción industrial, donde la eficiencia y la calidad son elementos cruciales, la aplicación de tecnologías avanzadas desempeña un papel fundamental. Este Trabajo de Fin de Máster trata de dar una solución específica dentro del ámbito de la Visión Artificial, centrándose en el control de calidad del etiquetado de las botellas de Licor 43 [1], un producto manufacturado por el Grupo Zamora [2]. Este proyecto se enmarca en la colaboración con Biyectiva Technology [3], una empresa especializada en soluciones de visión con sede en Cartagena, Murcia. En el presente trabajo se pretende detectar defectos en el etiquetado de botellas. Para ello, se propone una metodología basada en el registro de imágenes y técnicas de morfología matemática. La idea fundamental es alinear las imágenes de producción con imágenes de referencia de productos sin desperfectos, permitiendo así la comparación y evaluación de posibles defectos en tiempo real, permitiendo el rechazo de botellas en las que se detecten estos desperfectos en el etiquetado. La estructura de este Trabajo de Fin de Máster se organiza en capítulos para abordar de manera sistemática los aspectos fundamentales del problema y la solución propuesta. Inicialmente, se establece el contexto y la problemática específica que motiva la investigación, lo cual nos permite saber de qué partimos y a dónde vamos. A continuación, se explora el marco teórico que respalda la metodología propuesta, dividiéndolo en las dos secciones principales que intervienen en este proyecto: registro de imagen y segmentación mediante morfología matemática. Esto da una visión general de los conocimientos necesarios para entender el proyecto. El desarrollo de la solución se presenta detalladamente en el Capítulo 3, donde se describen las diferentes etapas del proceso, como la segmentación de la etiqueta y el registro rígido y deformable. Los resultados obtenidos, incluyendo la elección de parámetros óptimos y el análisis de las diferentes etapas, se exponen en el Capítulo 4. Finalmente, el trabajo concluye con las lecciones aprendidas y las perspectivas futuras en el Capítulo 5.