info:eu-repo/semantics/masterThesis
INSPECCIÓN AUTOMÁTICA DE DEFECTOS EN BOLSAS DE AIRE (INDUSTRIA AUTOMOTRIZ)
Autor
EDGARD MISAEL RODRIGUEZ VILLANUEVA
Institución
Resumen
"En esta tesis se presenta una alternativa para detectar defectos en dos componentes mecánicos de la industria automotriz: bolsas de aire y pistones del sistema de frenado. Es de vital importancia asegurar la calidad de este tipo de productos ya que forman parte del sistema de seguridad de un auto. En la fabricación de estos componentes existen defectos cuyo origen puede ser el proceso de fabricación, la calidad de la materia prima o el manejo del material. En la actualidad, la inspección tanto de la tela para bolsas de aire como de los pistones dependen en gran medida de factores humanos, debido a que la inspección es realizada por personal técnico: las piezas son iluminadas por lámparas fluorescentes y el personal técnico las inspecciona visualmente. Los prototipos que se presentan en esta tesis tienen la capacidad de cubrir estas necesidades en forma automática y pueden servir como auxiliares en el proceso de inspección.
El prototipo para inspección de la tela para bolsa de aire puede discernir tamaños de defecto de hasta 0.3 mm, para tamaños de tela de 60x300 cm2 y espesores 0.6 mm, a velocidades lineales de escaneo que van desde 0.1 m/s hasta 5 m/s. Como fuente luminosa se usa un arreglo lineal de LEDs de alta luminosidad. Las condiciones de diseño permiten mantenimiento mecánico preventivo en periodos de 1 año, para un servicio de operación de jornadas de 16 h diarias. Por otro lado, el prototipo para pistones tiene capacidad de inspección de una pieza por cada 10 s. En este caso, a diferencia del anterior, la pieza es rotada en 1 s, respecto al eje del cilindro. Las dimensiones típicas de un cilindro son diámetro de 1.6 cm y altura de 9 cm (fabricados de aluminio anodizado). En ambos prototipos se utiliza una cámara de línea que proporciona imágenes de las superficies a analizar. A estas imágenes se les aplican diferentes métodos numéricos de detección de fallas basados en segmentación por: umbral, derivada, promedios locales y contraste local. Este último resultó ser el de mejor capacidad de detección de fallas para la distribución de iluminación utilizada."
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