Facultad Regional Paraná
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Item Posicionamiento de componentes de montaje superficial mediante robot paralelo tipo delta(2025-05-13) Battaglia, Carlo Ignacio; Escobar, Gabriel Hernán; Vicario, Sebastián, SebastiánEste proyecto final consiste en el diseño y desarrollo de un sistema automatizado para el posicionamiento de componentes SMD sobre placas PCB, utilizando un robot paralelo tipo delta. Surge como respuesta a la necesidad de la UTN FRP de optimizar la etapa final de fabricación de placas electrónicas. El sistema incluye una interfaz HMI, control por Raspberry Pi Zero 2 W, motores paso a paso híbridos y un gripper de vacío. Se desarrolla un software en C++ que gestiona la cinemática del robot y la interfaz gráfica en tiempo real. En las pruebas finales se logró un prototipo funcional capaz de colocar automáticamente componentes desde 0805 hasta 2512 con una precisión de ±0,53 mm, alcanzando una velocidad de 540 cph y sin requerir PC externaItem Diseño e implementación de cámara trampa con sistema de posicionamiento y catalogación de imágenes con visión artificial(2023-06-13) Franco, Andrian; Cabral, Alejandro, Ing.Este proyecto consiste en la elaboración de una cámara trampa con un campo de detección y de visión ampliados, haciendo uso de un arreglo de 4 sensores de movimiento PIR y un sistema de posicionamiento integrado por un motor paso a paso, respectivamente. El equipo es capaz de detectar movimiento, tomar imágenes y videos en escenas diurnas y nocturnas y puede ser accedido de manera remota para su configuración y control a través de la interfaz gráfica desarrollada. También se codificó un script de Python que hace uso de los modelos preentrenados de visión artificial VGG-16 y VGG-19, para la catalogación de imágenes de animales según las siguientes especies: carpincho, ciervo, gato montés, oveja, puma y vaca. El sistema integra una computadora Raspberry Pi 3A+ para la ejecución de la interfaz gráfica, detección del movimiento, posicionado del equipo y control de la cámara, programada en Python utilizando el toolkits PyQT5 para el diseño de la Interfaz y un Arduino Nano para el sensado y control de la alimentación, la iluminación y la temperatura. El módulo de cámara utilizado es el Noir Camera V2.1 de Raspberry Pi y la iluminación nocturna consiste en un arreglo serie de ocho leds infrarrojos de 3W a 850nm. Se obtuvo finalmente una cámara trampa capaz de detectar movimiento en 4 regiones de detección, dispuestas en 360°. Con alcances de 15 metros para la detección de movimiento y 10 metros para la iluminación nocturna. Por otra parte, los modelos de visión artificial generados obtuvieron una precisión de 94,25% (VGG-19) y 90,80% (VGG-16) en escenas diurnas.Item Sistema de seguimiento autónomo para cámaras(2022-10-25) Martinez, Francisco Andrés; Klimovsky, Ernesto, ing.Se diseñó un sistema capaz de detectar y seguir personas de forma autónoma, para de esta manera mantener a un sujeto determinado dentro del encuadre de una cámara. El dispositivo utiliza las librerías de OpenCV, para realizar el procesamiento de imágenes, y utiliza ROS, para coordinar todas las funciones del robot. En lo referido al hardware, se utilizó una placa de desarrollo Raspberry Pi 4 con un microprocesador ARM Cortex-A72, un motor Nema 17 y una cámara Sony IMX219 de 8 megapíxeles. Finalmente se obtuvo un dispositivo capaz de detectar y seguir personas de forma autónoma, pero que presenta ciertos problemas ante la presencia de múltiples sujetos en la escena.Item Medición distribuida de energía.(Universidad Tecnólogica Nacional. Facultad Regional Paraná., 2018-07-07) Catinot, Francisco.; Ludi, Marino; Weber, Adrián.; Burgos, SergioEl proyecto consistió en desarrollar un sistema que permita analizar los datos de consumo energético individual de varios equipos y genere,en base a su interpretación, estadísticas que ayuden a los usuarios a reducir el consumoenergético, ya sea por medio de la modificación de hábitos o por el cambio de equipos por otros de mejor rendimiento.El sistema está compuesto por equipos de medición puntual que serán los encargados de recaudar la información, y un concentrador de datos que se comunicará con los equipos de medición y procesa la información, para luego representarla a través de unaweb que oficiará de interfaz con el usuario.La realización del proyecto consto de varias etapas, la primera y la más importante es la de medición de energíay los parámetros asociados al consumo, para lo quese utilizó un circuito integrado de CIRRUS LOGIC, el mismo es capaz de medir tensión, corriente, potencia, coseno fi y componentes armónicos, tanto en sus valores promedios como instantáneos.Otra etapa importante del proyecto fue la comunicación entre los medidores distribuidosy el concentrador de datos. Cada medidor puntual cuenta con un módulo ESP8266, que fue programado con un lenguaje de programación abierto y gratuito. El concentrador de datos se realizó con una Raspberry Pi. Ésta es una minicomputadora de mucha versatilidad y bajo costo. Por otra parte, la comunicación entre los medidores y el concentrador de datos se realizóa través de un protocolo llamado MQTT, conocido por susantecedentesen IoT.El interfaz de usuario, fue otra etapa relevante en el proyecto, donde se optó por desarrollaruna web, a través de un servidor web HTTP de código abierto (Apache), de manera de que sea posible acceder desde cualquier terminal o PC, teniendoinformación clara y precisa.Por último, en lo que refiere a la estética del proyecto, se utilizaroncarcazas para los equipos con terminaciones modernas, de alta calidad y fabricada en nuestro país.El producto final fue contrastado en el laboratorio de medidores de la empresa provincial de la energía de Santa Fe, el cual se encuentra habilitado por INTI.