Sistema de llenado autom?tico de botellas con control de nivel utilizando procesamiento digital de im?genes

Abstract

Esta tesis propone el uso de procesamiento digital de im?genes para el control de clasificaci?n, a trav?s de redes neuronales, en un sistema de llenado autom?tico de botellas. Las im?genes de las tres botellas fueron capturadas por una c?mara web, dichas im?genes a trav?s de algoritmos de MatLab pasaron a escala de grises y fueron almacenadas en una matriz de 20x20 que sirven como entrada a la red neuronal. Luego, la PC envi? la informaci?n al sistema de control indicando el tipo de botella. De acuerdo a la informaci?n recibida el sistema de control activo el motor de la banda transportadora para hacer avanzar la botella hacia las estaciones de llenado, desecho, enchapado y selecci?n. En la estaci?n de llenado, el sistema de control activ? los motores de llenado de acuerdo al tipo de botella. Si el llenado es muy alto o insuficiente, la base circular lleva a la botella a la posici?n de desecho. Si el llenado es el correcto, la base circular desplaza a la botella hacia la fase de clasificaci?n. Se realizaron diferentes pruebas en el entrenamiento de la red neuronal en lo que respecta el n?mero de iteraciones, donde se vio que 7000 iteraciones permiten que el reconocimiento sea eficiente. Tambi?n para determinar la eficacia del llenado, se obtuvo que dos de cada diez botellas fueron rechazadas por mal llenado. En lo que respecta la productividad, con este sistema en media hora se puede tener hasta 38 botellas y en 8 horas hasta 608.