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    Aplicación de visión artificial basada en Python y Raspberry Pi para la clasificación automática de cilindros neumáticos en la estación MPS clasificación

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    caacevedogu.pdf (2.054Mb)
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    Date
    2025-10-09
    Author
    Acevedo Gutierrez, Camilo Arturo
    Advisor
    Gomez Martinez, William Rafael

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Aplicación de visión artificial basada en Python y Raspberry Pi para la clasificación automática de cilindros neumáticos en la estación MPS clasificación AU - Acevedo Gutierrez, Camilo Arturo Y1 - 2025-10-09 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/74577 AB - El proyecto busca desarrollar y aplica un sistema de visión artificial basado en Python y Raspberry Pi para la clasificación automática de cuerpos de cilindros neumáticos en la estación MPS Clasificación. Ante las limitaciones de los métodos tradicionales de clasificación manual y mecánica, el sistema propuesto utiliza una cámara para capturar imágenes de los cilindros, las cuales se procesan y clasifican mediante técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático. La solución promete mejorar la precisión y la eficiencia operativa, reducir costos y proporcionar una alternativa económica y flexible para la automatización en la manufactura. Este enfoque no solo optimiza el proceso de clasificación, sino que también ofrece un modelo accesible para la integración de visión artificial en diversas aplicaciones industriales. ER - @misc{10596_74577, author = {Acevedo Gutierrez Camilo Arturo}, title = {Aplicación de visión artificial basada en Python y Raspberry Pi para la clasificación automática de cilindros neumáticos en la estación MPS clasificación}, year = {2025-10-09}, abstract = {El proyecto busca desarrollar y aplica un sistema de visión artificial basado en Python y Raspberry Pi para la clasificación automática de cuerpos de cilindros neumáticos en la estación MPS Clasificación. Ante las limitaciones de los métodos tradicionales de clasificación manual y mecánica, el sistema propuesto utiliza una cámara para capturar imágenes de los cilindros, las cuales se procesan y clasifican mediante técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático. La solución promete mejorar la precisión y la eficiencia operativa, reducir costos y proporcionar una alternativa económica y flexible para la automatización en la manufactura. Este enfoque no solo optimiza el proceso de clasificación, sino que también ofrece un modelo accesible para la integración de visión artificial en diversas aplicaciones industriales.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/74577} }RT Generic T1 Aplicación de visión artificial basada en Python y Raspberry Pi para la clasificación automática de cilindros neumáticos en la estación MPS clasificación A1 Acevedo Gutierrez, Camilo Arturo YR 2025-10-09 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/74577 AB El proyecto busca desarrollar y aplica un sistema de visión artificial basado en Python y Raspberry Pi para la clasificación automática de cuerpos de cilindros neumáticos en la estación MPS Clasificación. Ante las limitaciones de los métodos tradicionales de clasificación manual y mecánica, el sistema propuesto utiliza una cámara para capturar imágenes de los cilindros, las cuales se procesan y clasifican mediante técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático. La solución promete mejorar la precisión y la eficiencia operativa, reducir costos y proporcionar una alternativa económica y flexible para la automatización en la manufactura. Este enfoque no solo optimiza el proceso de clasificación, sino que también ofrece un modelo accesible para la integración de visión artificial en diversas aplicaciones industriales. OL Spanish (121)
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    El proyecto busca desarrollar y aplica un sistema de visión artificial basado en Python y Raspberry Pi para la clasificación automática de cuerpos de cilindros neumáticos en la estación MPS Clasificación. Ante las limitaciones de los métodos tradicionales de clasificación manual y mecánica, el sistema propuesto utiliza una cámara para capturar imágenes de los cilindros, las cuales se procesan y clasifican mediante técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático. La solución promete mejorar la precisión y la eficiencia operativa, reducir costos y proporcionar una alternativa económica y flexible para la automatización en la manufactura. Este enfoque no solo optimiza el proceso de clasificación, sino que también ofrece un modelo accesible para la integración de visión artificial en diversas aplicaciones industriales.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/74577
    Collections
    • Ingeniería Electrónica [242]
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