Sistema de inspección automatizado supervisado en boca de envase Pead
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Date
2023Publicador
Fundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.
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Abstract
El consumo de una gran variedad de productos que ofrece el mercado a nivel nacional tiene
en común los controles de calidad que se realizan previos y durante sus procesos de
manufactura para ser comercializados posteriormente; estos controles han evolucionado a
través del tiempo de acuerdo a los requisitos creados por los entes reguladores para mejorar
la calidad del producto final. Por eso, con el desarrollo de este proyecto se busca que con la
ayuda de un submodelo de aprendizaje supervisado de Machine Learning con imágenes, se
reduzcan los defectos que presentan los envases, específicamente en la prueba de
hermeticidad que puede fallar hasta un 50% dependiendo la inestabilidad del proceso.
A partir de los sistemas automáticos (machine learning) implementados en diferentes
industrias como farmacéutica y alimentos, se ensaya utilizar un modelo de Deep learning
para la identificación de la ovalidad de la boca de un envase fabricado en PEAD (polietileno
de alta densidad), a partir de 1512 imágenes tomadas con una cámara de celular de 48 MP y
unas variables controladas durante el proceso.