Sistema electrónico prototipo basado en algoritmos de procesamiento digital de imágenes orientado al control de calidad textil en el proceso de tejido

Abstract

El presente trabajo propone la creación de un sistema electrónico prototipo basado en algoritmos de procesamiento de imagen para el control de calidad de tejido plano que va a permitir la detección de tres tipos de fallas (Agujeros, Bultos y Manchas) en los procesos textiles. Este sistema prototipo está creado de tal forma que sea adaptable y escalable a las empresas textiles. La puesta en marcha de este proyecto mitiga el riesgo que supone el factor humano en el proceso de control de calidad, el cual es el principal problema del cliente debido a la baja confiabilidad que genera el cansancio mental y físico el operador en comparación a un sistema electrónico automático que no posee una relación precisión-cansancio en su funcionamiento.

Actualmente existen soluciones a muy elevado costo para empresas textiles de pequeñas y mediana envergadura. La literatura científica propone algunas soluciones con algoritmos de procesamiento, Deep-learning y redes convolucionales. La presente solución propone una fusión entre hardware y software. El hardware abarca un computador de placa reducida y los elementos para el control de la cámara, iluminación y el motor mientras el software se basa en Python, que es un lenguaje de código abierto y se compone de algoritmos de procesamiento digital de imágenes de baja carga computacional de las imágenes obtenidas, las cuales serán manipuladas a través de segmentación y umbralización, el cual emitirá resultados rápidamente con una alta confiabilidad para la localización y reconocimiento de las fallas en las telas de diferentes tonalidades y colores.

La validación y viabilidad del proyecto estuvo a cargo de la Ingeniera especialista del rubro textil, verificándose un porcentaje de confiabilidad mayor al 92% en la detección de defectos textiles con una velocidad de detección de 15.68 m/min en promedio.

The present work proposes the creation of a prototype electronic system based on image processing algorithms for the quality control of flat fabric that will allow the detection of three types of faults (holes, packages and stains) in textile processes. This prototype system is created in such a way that it is adaptable and scalable to textile companies. The implementation of this project mitigates the risk posed by the human factor in the quality control process, which it this the problem of the client by the less reliability which generate the mental and physical fatigue the operator than an automatic electronic system that does not have a precision- fatigue in its operation.

Currently there are solutions at very high cost for small and medium-sized textile companies. The scientific literature proposes some solutions with processing algorithms, deep-learning and convolutional networks. This solution proposes a fusion between hardware and software. The hardware includes a small board computer and the elements for the control of the camera, lighting and the engine while the software is based on Python, which is an open source language and is composed of digital image processing algorithms of low computational load of the images obtained, which will be manipulated through segmentation and thresholding, which will emit results quickly with a high reliability for the location and recognition of the faults in the fabrics of different shades and colors.

The validation and feasibility of the project was carried out by 1 specialist engineer in the textile sector, obtaining a reliability percentage greater than 92% in the detection of textile defects with an average detection speed of 15.68 m/min.