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
View/ Open
Identifiers
URI: http://hdl.handle.net/10317/13732Share
Metrics
Statistics
View Usage StatisticsMetadata
Show full item recordAuthor
Martínez García, JavierDirector/a
Verdú Monedero, Rafael; Martínez Sandoval, RubénCenter
Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversity
Universidad Politécnica de CartagenaDepartment
Tecnologías de la Información y las ComunicacionesKnowledge Area
Teoría de la Señal y las ComunicacionesPublication date
2024-02-21Bibliographic Citation
Martínez García, Javier. 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. Universidad Politécnica de Cartagena, 2024Keywords
Visión ArtificialControl de calidad
Etiquetado de botellas
Morfología matemática
Registro de imágenes
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 ...
Collections
The following license files are associated with this item:
Social media