000004708 001__ 4708 000004708 005__ 20150325135723.0 000004708 037__ $$aTAZ-PFC-2010-058 000004708 041__ $$aspa 000004708 1001_ $$aSalinas Ruiz, Óscar 000004708 24500 $$aMetodología para la óptima integración de visión por computadora en la producción 000004708 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2010 000004708 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000004708 500__ $$aDisponible aplicación Excel del modelo de decisión 000004708 520__ $$aEste proyecto aborda la relación entre metrología y producción, ambos campos han pasado de ser independientes a requerir un estudio conjunto debido a los avances técnicos disponibles, a un grado de automatización cada vez mayor y sobre todo a las grandes posibilidades que ofrece su aplicación conjunta. El proyecto fue desarrollado en la universidad RWTH de Aachen, Alemania. Una intensa búsqueda en literatura especializada muestra que existen múltiples clasificaciones y puntos de vista sobre esta relación, así como una terminología no unificada o estandarizada. Esta variedad de criterios hace muy complicado implantar metrología y producción de un modo óptimo. Como solución a este problema el siguiente proyecto propone una nueva clasificación sustentada en amplios estudios teóricos y prácticos; análisis de literatura especializada y estudio de mercado en la feria internacional Vision 09 de Stuttgart. Esta clasificación “normalizada” crea la base teórica necesaria, pero no elimina las dificultades al trasladar las necesidades del mundo industrial a la terminología específica y parámetros técnicos o teóricos. Este problema es abordado en el proyecto elaborando un modelo de decisión, el cual permite seleccionar la estructura de metrología y producción óptima para cada aplicación, de un modo fácil e intuitivo. Con el fin de profundizar en mayor grado dentro del campo de la metrología-producción, este proyecto abarca un estudio de la tecnología denominada visión automática (perteneciente al grupo de medición sin contacto). Este estudio está enfocado en orientar a usuarios con escaso o nulo conocimiento de esta tecnología, permitiéndoles realizar una primera selección de los componentes más importantes (cámara, iluminación y protecciones), lo que se traduce en importantes beneficios (eliminar inversiones innecesarias y mejorar la comunicación con los fabricantes). Los resultados del modelo de selección y de la primera selección de los componentes de visión automática han sido validados con una aplicación real (detección de virutas en ranuras de tornillos) obteniendo unos resultados satisfactorios. El modelo fue probado por un grupo de ingenieros con la aplicación anterior demostrando la robustez del mismo ante posibles diferencias entre usuarios. 000004708 521__ $$aIngeniero Industrial 000004708 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000004708 6531_ $$aMetrología 000004708 6531_ $$aProducción 000004708 6531_ $$aIntegración 000004708 6531_ $$aVisión automática 000004708 6531_ $$aMetodología 000004708 700__ $$aHarding, Martin $$edir. 000004708 700__ $$aKoßmann, Ulrich$$edir. 000004708 700__ $$aDietrich, Björn$$edir. 000004708 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bIngeniería de Diseño y Fabricación$$cProyectos de Ingeniería 000004708 7202_ $$aSantolaria Mazo, Jorge$$eponente 000004708 830__ $$aCPS 000004708 8560_ $$f542517@celes.unizar.es 000004708 8564_ $$s1992398$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/4708/files/TAZ-PFC-2010-058.pdf$$yMemoria (spa) 000004708 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:4708$$pdriver$$pproyectos-fin-carrera 000004708 950__ $$a 000004708 980__ $$aTAZ$$bPFC$$cCPS