Buscar en Google Scholar
Título: Diseño e implementación de un sistema de detección de fallas basado en redes neuronales artificiales para mejorar la productividad de telares de aguja en la empresa Textil Andes
Asesor(es): Cortez Galindo, Hernán
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.03
Fecha de publicación: 2023
Institución: Universidad Tecnológica del Perú
Resumen: El presente trabajo de investigación tiene como objetivo principal diseñar e implementar un sistema de detección de fallas en tejidos. Este desarrollo comprende el diseño de una solución en base a técnicas de visión artificial y la implementación de una red neuronal artificial encargada de determinar si existe o no una falla en el tejido producido por el telar; además incluye el diseño de la estructura de soporte para la cámara, la técnica de iluminación y el diseño de la interfaz de comunicación entre Python y un microcontrolador para poder controlar el apagado del telar en caso se detecte una falla en el proceso de tejido. Los resultados obtenidos muestran que el sistema presenta una exactitud de 97.87% para determinar si ha ocurrido o no una falla en el proceso de tejido. El sistema se implementó en un telar de modelo NDF 2/220 de la marca Kyang Yhe. Como resultado, la productividad del telar se incrementó de 72.78% a 89.95%.
Nota: Campus Lima Centro
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Mecatrónica
Institución que otorga el grado o título: Universidad Tecnológica del Perú. Facultad de Ingeniería
Grado o título: Ingeniero Mecatrónico
Jurado: Hurtado Chorrillos, Vladimir Octavio; Sánchez Penadillo, Edward Russel; Figueroa Vilcarromero, Joel Jesús
Fecha de registro: 5-oct-2023; 5-oct-2023



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons