Estudio e implementación del modelo de cómputo alfa-beta para la inspección de objetos

Abstract

Las empresas manufactureras que cuentan con líneas de producción de envasado presentan un problema en común, el cual consiste que las inspecciones de los productos se realizan a cargo de la supervisión humana. El ojo humano se muestra vulnerable ante la magnitud y velocidad de producción, de manera tal, que se puede incurrir en fallas como la mala clasificación, calidad deficiente, falta de algún proceso o golpes al producto, entre otros. En este sentido, en este trabajo de tesis se propone un sistema que permite resolver un problema en particular, el cual consiste en determinar, sin intervención del operador humano, si el número de frascos de mayonesa en las charolas de cartón es el adecuado, así como detectar automáticamente si éstos cuentan con tapa. En el análisis propuesto se usa una máquina de visión en tiempo real (MVS), la cual se basa en conceptos teóricos de memorias asociativas, y en la morfología matemática como una útil herramienta en el procesamiento de imágenes. En caso de encontrar alguna falla, el sistema contará con un mecanismo neumático que desplazará la charola de la línea, para de esta forma impedir que productos defectuosos lleguen al consumidor final. // Manufacturing companies which have bottling production lines share a common problem: inspecting production lies under human supervision. Considering the magnitude and the speed of production, human eye is prone to errors. Consequently, some of the mistakes often made are misclassification, quality problems, lack of a certain process, beaten products, among others. This thesis intend to solve a specific problem related with the inspection of a mayonnaise bottler line: determining —without human participation—whether a cardboard tray has the proper number of jars in it, and whether each jar has a lid or not. Analysis of the problem herein treated makes use of concepts from associative memories and mathemathical morphology. A machine vision system (MVS) for the image processing, and a pneumatic mechanism as the output of the system for quality control are used as part of a prototype mayonnaise bottler line, built for experimental purposes reported in this thesis.