Sistema de inspección automatizado supervisado en  boca de envase Pead

Cifuentes Molina, Claudia Mayerli

Sistema de inspección automatizado supervisado en boca de envase Pead

dc.contributor.advisor	González Veloza, José John Fredy
dc.contributor.author	Cifuentes Molina, Claudia Mayerli
dc.coverage.spatial	Bogotà - Colombia	spa
dc.creator.email	jjgonzalezv02@libertadores.edu.co	spa
dc.date.accessioned	2023-04-25T20:06:50Z
dc.date.available	2023-04-25T20:06:50Z
dc.date.created	2023
dc.description	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.	spa
dc.description.abstract	The consumption of a wide variety of products offered by the market at the national level has in common the quality controls that are carried out prior to and during their manufacturing processes to be subsequently marketed; These controls have evolved over time in accordance with the requirements created by regulatory entities to improve the quality of the final product. For this reason, with the development of this project, it is sought that with the help of a submodel of supervised learning of Machine Learning with images, the defects that the containers present are reduced, specifically in the hermeticity test that can fail up to 50% depending the instability of the process. From the automatic systems (machine learning) implemented in different industries such as pharmaceuticals and food, a Deep learning model is tested to identify the ovality of the mouth of a container made of HDPE (high density polyethylene), through from 1512 images taken with a 48 MP cell phone camera and controlled variables during the process.	spa
dc.format	PDF	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11371/5735
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Fundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.	spa
dc.rights.acceso	Abierto (Texto Completo)	spa
dc.rights.accessrights	OpenAccess	spa
dc.subject.lemb	Teoría de las máquinas	spa
dc.subject.lemb	Aprendizaje automático	spa
dc.subject.lemb	Machine Learning	spa
dc.subject.lemb	Industria farmacéutica	spa
dc.subject.proposal	Aprendizaje automático	spa
dc.subject.proposal	Aprendizaje profundo	spa
dc.subject.proposal	Envase PEAD	spa
dc.subject.proposal	Hermeticidad	spa
dc.subject.subjectenglish	Machine learning	spa
dc.subject.subjectenglish	Deep learning	spa
dc.subject.subjectenglish	HDPE packaging	spa
dc.subject.subjectenglish	Airtightness	spa
dc.title	Sistema de inspección automatizado supervisado en boca de envase Pead	spa
dc.title.titleenglish	Automated supervised inspection system at Pead container mouth	spa
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	spa