Vision artificial

Detección de galletas que no cumplen con el estándar de la línea de producción, utilizando reconocimiento de formas y análisis morfológico
Naranjo Cleotilde(1), Rivera María Fernanda(2), Chávez Patricia(3) Facultad de Ingeniería Eléctrica y Computación (FIEC) Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL) Campus Gustavo Galindo, Km 30.5 Vía Perimetral Apartado 09-01-5863 Guayaquil, Ecuadorcnaranjo@fiec.espol.edu.ec(1), mrivera@fiec.espol.edu.ec(2), pchavez@fiec.espol.edu.ec(3)

Resumen En las industrias se realizan diversos controles de calidad para reducir la cantidad de productos con defectos, aumentar eficiencia y productividad; a fin de obtener productos de primera calidad y ser más competitivos. En el área de control de una fabrica de galletas, existe personal que manualmentesepara las galletas que no cumplan con el estándar, por lo que a menudo se cometen errores y es frecuente que consumidores encuentren galletas con fallas en los empaques. El avance tecnológico y la automatización industrial se han constituido en herramientas indispensables para prevenir y reducir fallas en la producción, simplificar procesos e incrementar productividad y competitividad. Esto hacontribuido al desarrollo e implementación de controles automatizados, obteniendo así productos de mayor calidad. En este proyecto se diseña un algoritmo para la detección de fallas en la línea de producción de una fábrica de galletas, que permita identificar que productos difieren del estándar. Para su ejecución los moldes de galletas que utilizaremos serán redondos y triangulares. El algoritmo hasido desarrollado en MatLab, mediante el procesamiento digital de imágenes se realiza el reconocimiento de formas y el análisis morfológico de parámetros como el tamaño de las galletas e indicador geométrico. A través de una interfaz gráfica se puede apreciar los resultados de forma visual e interactiva. Palabras Claves: Reconocimiento de formas, Análisis Morfológico, Procesamiento Digital deImágenes, MatLab. Abstract In several industries quality control techniques are carried out in order to reduce the amount of products with defects. This increases efficiency and productivity, thus we obtain top quality products and improve business. A biscuit factory has staff to manually separate the cookies that do not meet the standard, they often make mistakes, and therefore consumers find cookiesthat are different from the regular shape. Technological and industrial automation have become indispensable tools to prevent and reduce production failures, simplify processes, increase productivity and competitiveness. This has contributed to the development and implementation of automated controls. In this project we designed an algorithm to detect faults in the production line of a biscuitfactory, identifying which products differ from the standard and calculating statistics about these failures. In order to test our algorithm, we used rectangular and triangular cookies. The algorithm has been developed in MatLab; implementing several Digital Image Processing algorithms, MatLab performed pattern recognition and morphological analysis of parameters such as the cookies’ size andgeometric indicators. Throughout a graphical interface we can depict the final results either by cookie or as a batch, visually and interactively to the user. Key words: Shape recognition, Morphological analysis, Digital Signal Processing, MatLab.

1. Introducción
El procesamiento digital de las imágenes es de gran utilidad en la automatización de control de procesos, debido a que se puede develar yanalizar características que otros procesos más sencillos no podrían, gran cantidad de imágenes en menor tiempo y extraer información relevante para mejorar procesos de producción. MatLab es un software matemático robusto, en el que se puede trabajar con matrices de gran tamaño, desarrollar funciones, cuenta con módulos para el procesamiento de imágenes, y se puede crear interfaces de usuario;...