Implementación de un sistema de control y monitoreo en base al procedimiento de imágenes digitales en los sistemas de visión artificial aplicado al reconocimiento de la máquina selectora de botellas en el laboratorio de la Escuela de Ingeniería Industrial de la ESPOCH.

Se implementó un sistema de visión artificial que controla la calidad en base al procesamiento de imágenes en la maquina selectora de botellas del laboratorio de la Escuela de Ingeniería Industrial de la ESPOCH, cuyo objetivo es clasificar tres tipos de botellas: aluminio, vidrio, plástico, mediante su forma y dimensionamiento. Los parámetros necesarios son la iluminación, entorno, cámara, placa digitalizadora y software. Por las grandes prestaciones y facilidades de descarga en drivers y complementos con otros accesorios MATLAB es la mejor opción para realizar la programación del sistema de clasificación mediante lenguaje C++ con códigos y algoritmos compatibles con diferentes accesorios de trabajo. A través de MATLAB y sus librerías se procedió a la selección de la cámara por medio de un análisis de características ponderadas, la mejor opción es una webcam Logitech de 5 Mpx, obteniendo 100% de compatibilidad con el software que captura imágenes nítidas con suficiente información para procesarlas en un tiempo de 30 fotos por segundo (fps). La placa digitalizadora a utilizar es un Arduino MEGA 2560 elegido mediante un análisis de características y compatibilidad entre varias opciones. MATLAB permite descargar los drivers del arduino e instalarlos para usar cada PIN, con algoritmos que permiten sincronizar un sistema inteligente y automatizado. El entorno de trabajo y la iluminación dependen del objeto a analizar y de las características de calidad que se quieren inspeccionar, al clasificar tres tipos de botellas, existió la necesidad de utilizar una estructura rectangular cerrada con fondo blanco con iluminación difusa la cual se concentra al 100% sobre cada objeto evitando la prolongación de sombras, la clasificación se da a través de dos electroválvulas que activan los cilindros enviando cada botella a su lugar específico.An artificial visioning system which controls the quality based on image processing in the bottle classification machine in the lab of Industrial Engineering School at ESPOCH was implemented. It is aimed to classify three types of bottles such as: aluminum, glass and plastic through their size and shape. Light, environment, camera, digitizer card and software are the necessary parameters. MATLAB software is the best option to program the classification system by using C++ language with supported algorithms and codes with a variety of accessories as well as by its great features and facilities on driver download. Through MATLAB and its libraries, the camera selection by using weighted characteristics analysis. The Logitech of 5 Mpx webcam is the best option getting 100% of compatibility with the software which capture clear images with enough information to process 30 photos per second. Arduino Mega 2560 is used as a digitizer card, it has been chosen among several options through an analysis of characteristics and compatibility. MATLAB allows you to download and install Arduino drivers to use each PIN with algorithms in order to synchronize an intelligent automated system. The work environment and the light depend on the test object as well as the quality characteristics to be inspected. There was the necessity to use a closed rectangular structure with White background and a diffused soft light to classify three types of bottles which will focus 100 per cent on each object and in this way avoiding shadows extension. The classification process occurs through two solenoid valves that can trigger the cylinders putting each bottle at the specific locations