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http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/19251
Título : | Desarrollo de un sistema basado en visión artificial para el reconocimiento y control del EPP en el personal operativo de la línea de extrusión de alimentos para mascotas petfood en balanceados EXIBAL matriz Chambo |
Autor : | Bejarano Chaguancallo, Julisa Dayana Sarango León, César Daniel |
Director(es): | García Cabezas, Eduardo Francisco |
Tribunal (Tesis): | Cayán Martínez, Juan Carlos |
Palabras claves : | TECNOLOGÍA Y CIENCIAS DE LA INGENIERÍA;VISIÓN ARTIFICIAL;EQUIPOS DE PROTECCIÓN PERSONAL (EPP);MATRIZ INSHT;PYTHON (LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN);DEEP LEARNING |
Fecha de publicación : | 21-jun-2023 |
Editorial : | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
Citación : | Bejarano Chaguancallo, Julisa Dayana; Sarango León, César Daniel. (2023). Desarrollo de un sistema basado en visión artificial para el reconocimiento y control del EPP en el personal operativo de la línea de extrusión de alimentos para mascotas petfood en balanceados EXIBAL matriz Chambo. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba. |
Identificador : | UDCTFM;85T00799 |
Abstract : | The aim of this work was to develop a system based on artificial vision for the recognition and control of PPE in the operating personnel of the pet food extrusion line "Petfood" in the Balanced "EXIBAL" Chambo matrix in order to lessen the harm caused by human negligence due to the non-use of PPE. The implemented methodology was based on experimental theoretical research following a series of ordered steps; The initial situation of the processes, workplaces, and protective equipment used by the operating personnel was determined by an on-site visit to the company. By means of the INSHT matrix, the most critical workplace was determined and this was established as the environment for the implementation of the prototype. For the design of the system, the need for indispensable components such as the image acquisition device, the Single Board Computer, the preventive and corrective signaling, as well as the complementary elements and the 3D printed protective case were determined. Python was used as a programming language, an NVIDIA Jetson Nano B01 as SBC, the Deep Learning ResNet 18-Body model was used for the segmentation of the human body, and the color detection was carried out with Artificial Vision. In this way, a prototype was developed that can detect the correct use of personal protective equipment with an efficiency of 72% and a response time of 7.38 minutes. The operators were also trained and a survey was applied to determine the degree of acceptance of the prototype, where a favorable 80% was obtained. This resulted in a satisfactory implementation of the prototype, which is an adjunct to controlling the correct use of PPE at the factory. |
Resumen : | El presente trabajo describe el desarrollo de un sistema basado en visión artificial para el reconocimiento y control del EPP en el personal operativo de la línea de extrusión de alimentos para mascotas “PetFood” en Balanceados “EXIBAL” matriz Chambo con el objetivo de mitigar los daños causados por la negligencia humana ante la no utilización del EPP. La metodología implementada se basó en investigación teórica experimental siguiendo un conjunto de pasos ordenados; mediante la visita in situ en la empresa se estableció la situación inicial de los procesos, puestos de trabajo y el equipo de protección utilizado por el personal operativo. Mediante la matriz INSHT se determinó el puesto más crítico y se estableció a éste como el entorno para implementación del prototipo. Para el diseño del sistema se determinó la necesidad de los componentes indispensables como el dispositivo de adquisición de imágenes, el Computador de Placa Única, la señalización preventiva y correctiva, además de los elementos complementarios y el case protector impreso en 3D. Se utilizó Python como lenguaje de programación, una NVIDIA Jetson Nano B01 como SBC, además se empleó el modelo de Deep Learning ResNet18-Body para la segmentación del cuerpo humano y la detección de color se realizó con Visión Artificial. Logrando desarrollar así un prototipo capaz de detectar la correcta utilización del equipo de protección personal con una eficiencia del 72% y un tiempo de respuesta de 7,38 min, también se capacitó a los operarios y se les aplicó una encuesta para determinar el grado de aceptación del prototipo donde se obtuvo un favorable 80%. Concluyendo de esta manera con una implementación satisfactoria del prototipo, siendo este un complemento que ayude al control de la correcta utilización del EPP dentro de la planta. |
URI : | http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/19251 |
Aparece en las colecciones: | Ingeniero Industrial |
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