Estudio comparativo del algoritmo YOLO con tecnologías de visión artificial usadas en BBS Automation para el posicionamiento angular de piezas

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dc.contributor.advisorAlvarado Tabacchi, Irene
dc.contributor.advisorVásquez Palacios, Alvaro Horacio
dc.contributor.authorChumán Alvarado, Gloria Mariana
dc.coverage.spatialAlemania
dc.date.accessioned2025-03-04T22:28:08Z
dc.date.available2025-03-04T22:28:08Z
dc.date.issued2025-01
dc.description.abstractLa tesis tiene como objetivo realizar una comparación detallada entre dos sistemas de visión por computadora: el utilizado actualmente en la empresa BBS Automation y un sistema basado en el modelo de red neuronal YOLO. Esto debido a la necesidad de optimizar diversas fases de los procesos de producción industrial en la empresa BBS Automation, ya que los métodos actuales dependen en gran medida de ajustes manuales, lo que a su vez acrecienta la probabilidad de errores. La finalidad de realizar una comparación de este género es evaluar la eficacia, precisión y fiabilidad de ambas tecnologías, para determinar en qué escenarios resulta más conveniente utilizar cada una de ellas. Para llevar a cabo esta comparación, se emplearon múltiples criterios de evaluación, como lo son la confiabilidad, los costos, el tiempo de procesamiento, la complejidad de la configuración y la tolerancia de medición de cada tecnología. La data se obtuvo tanto de las operaciones en planta como de un módulo de pruebas diseñado específicamente para examinar ambos sistemas en condiciones controladas. Este enfoque posibilitó un análisis más detallado y completo del desempeño de ambos sistemas. El estudio no solo busca determinar cuál de los dos sistemas es más adecuado para la tarea considerada, sino sobre todo definir en qué circunstancias las redes neuronales presentan un mejor desempeño y en cuáles los métodos tradicionales siguen siendo superiores. Este análisis aporta información valiosa para la toma de decisiones futuras respecto a la automatización industrial y la elección de proveedores en la empresa, y subraya la importancia de adaptar las tecnologías a las necesidades específicas de cada situación.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.citationChumán, G. (2024). Estudio comparativo del algoritmo YOLO con tecnologías de visión artificial usadas en BBS Automation para el posicionamiento angular de piezas (Tesis para optar el título de Ingeniero Mecánico-Eléctrico). Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Programa Académico de Ingeniería Mecánico-Eléctrica. Piura, Perú.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11042/7173
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad de Piuraes
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
dc.sourceUniversidad de Piuraes
dc.sourceRepositorio Institucional Pirhua - UDEPes
dc.subjectRedes neuronales (Computadores) -- Aplicación
dc.subjectIndustrias -- Automatización -- Productividad
dc.subjectProcesamiento de imágenes -- Investigaciones
dc.subject.ddc629.8
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03
dc.titleEstudio comparativo del algoritmo YOLO con tecnologías de visión artificial usadas en BBS Automation para el posicionamiento angular de piezas
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
renati.advisor.dni02622310
renati.advisor.dni73037003
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6033-2785
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0009-0008-4127-1874
renati.author.dni71525883
renati.discipline713076
renati.jurorIpanaqué Alama, William
renati.jurorSoto Bohórquez, Juan Carlos
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
rim.academicdepartmentÁrea de Electrónica y Automatizaciónes
rim.collegeFacultad de Ingenieríaes
rim.departmentDepartamento de Ingeniería Mecánica Eléctricaes
thesis.degree.disciplineIngeniería Mecánico- Eléctrica
thesis.degree.grantorUniversidad de Piura. Facultad de Ingeniería
thesis.degree.nameIngeniero Mecánico Eléctrico
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