USO DE VISIÓN ARTIFICIAL CON OPENCV COMO SENSOR DE BARRERA EN UNA FAJA TRANSPORTADORA

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DOI:

https://doi.org/10.47190/nric.v4i1.3

Resumen

Las fajas transportadoras usan sensores de barrera ópticos basados en infrarrojos y de varilla para la detección de productos. Se implementa un sensor de barrera en una faja transportadora mediante captura y análisis de una cámara web. Se presenta un método simple y sencillo para implementar sensores de barrera por análisis de imágenes con el uso de OpenCV.

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Citas

Bortnowski, P., Kawalec, W., Król, R., & Ozdoba, M. (2022). Types and causes of damage to the conveyor belt – Review, classification and mutual relations. Engineering Failure Analysis, 140, 106520. https://doi.org/10.1016/J.ENGFAILANAL.2022.106520

Canny, J. (1986). A Computational Approach to Edge Detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI-8(6). https://doi.org/10.1109/TPAMI.1986.4767851

CIE. (2018). Colorimetry, 4th Edition. CIE, 015.

Fedorko, G. (2021). Application possibilities of virtual reality in failure analysis of conveyor belts. Engineering Failure Analysis, 128, 105615. https://doi.org/10.1016/J.ENGFAILANAL.2021.105615

Kimata, M. (2014). Infrared sensor. In IEEJ Transactions on Sensors and Micromachines (Vol. 134, Issue 7). https://doi.org/10.1541/ieejsmas.134.193

León León, R. A., Jara, B. J. B., Cruz Saavedra, R., Terrones Julcamoro, K., Torres Verastegui, A., & Aponte de la Cruz, M. A. (2020). DESARROLLO DE SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL PARA CONTROL DE CALIDAD DE BOTELLAS EN LA EMPRESA CARTAVIO RUM COMPANY. Ingeniería Investigación y Desarrollo, 19(1), 17–25. https://doi.org/10.19053/1900771x.v19.n1.2019.12196

Liu, X., Wang, S., Xu, L., Yuan, Q., Ma, S., Yu, C., Niu, C., Chen, C., Yuan, X., & Zeng, J. (2019). Real time color recognition of moving raisin based on OpenCV. Nongye Gongcheng Xuebao/Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 35(23), 177–184. https://doi.org/10.11975/j.issn.1002-6819.2019.23.022

Millman, K. J., & Aivazis, M. (2011). Python for scientists and engineers. In Computing in Science and Engineering (Vol. 13, Issue 2). https://doi.org/10.1109/MCSE.2011.36

Naveenkumar, M., & Ayyasamy, V. (2016). OpenCV for Computer Vision Applications. Proceedings of National Conference on Big Data and Cloud Computing (NCBDC’15), March 2015, 52–56. https://www.researchgate.net/publication/301590571_OpenCV_for_Computer_Vision_Applications

Omeragic, E., & Sokic, E. (2020). Counting rectangular objects on conveyors using machine vision. 2020 28th Telecommunications Forum, TELFOR 2020 - Proceedings. https://doi.org/10.1109/TELFOR51502.2020.9306530

Rolon-Mérette, D., Ross, M., Rolon-Mérette, T., & Church, K. (2020). Introduction to Anaconda and Python: Installation and setup. The Quantitative Methods for Psychology, 16(5), S3–S11. https://doi.org/10.20982/tqmp.16.5.s003

Xyz, C. I. E. (1976). Lab color space. Converter.

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Publicado

2022-10-19

Número

Sección

Artículos