Inspección visual automática en baldosas con texturas aleatorias - Echeverz, Lucas Dario (2017)
Machine Vision ha ido creciendo a lo largo de los últimos treinta años; nuevas aplicaciones e investigaciones se han realizado para las diversas áreas que involucra: Clasificación, Manejo de Materiales, Robótica, Calibración y Control de Calidad. Esta última categoría se basa en la inspección de imágenes para determinar la calidad de un producto en una línea de producción. Con la aplicación de Machine Vision, se trata de reemplazar la inspección visual humana por un sistema automatizado cuyos objetivos principales son poseer, al menos, la misma eficiencia, realizar el proceso en menores tiempos y disminuir potenciales errores causados por la fatiga o subjetividad de dicha inspección. El siguiente trabajo tiene como objetivo principal efectuar la detección de defectos sobre baldosas, de manera que pueda identificar errores como blobs (gotas), cracks (rayaduras), pinholes (agujeros), esquinas, dimensión y bordes. Para ello se procederá a crear un prototipo, el cual deberá ser capaz de realizar la detección en una línea de producción sin afectar el tiempo de la misma. El trabajo incluye un análisis y descripción de las técnicas a utilizar, investigaciones previas y desarrollo de un conjunto de algoritmos capaces de efectuar la identificación de los defectos mencionados. Involucra también un proceso de captura, donde se detalla el ambiente creado y explicación detallada de cada uno de los algoritmos que forman parte del prototipo. Finalmente, se mostrará una serie de resultados que se podrán visualizar a través de gráficos y tablas. Los mismos serán comparados con las investigaciones previas en cuanto a performance y eficiencia, de tal manera que se pueda elaborar una conclusión con respecto a este trabajo. Para realizar todo esto se tuvo una muestra de baldosas, la cual permitió obtener las imágenes de las mismas para ser procesadas por la aplicación, comparar resultados, obtener estadísticas, evaluar la performance de la detección y su eficiencia. Por último, se realiza una conclusión junto con los aspectos que se podrían considerar en el futuro para seguir añadiendo características o mejoras al prototipo creado.