2026-02-262022Simposio Argentino de Informática Industrial e Investigación Operativa2451-7496https://hdl.handle.net/20.500.12272/14610El avance continuo y sostenido de los métodos basados en aprendizaje profundo están permitiendo realizar detecciones cada vez más complejas y específicas en el ámbito de la visión de máquina, o visión por computadoras aplicado a procesos industriales. Una situación muy común en industrias en las cuales se implementan sistemas de producción con intervención de operarios sometidos a tareas repetitivas durantelargos períodos de tiempo es la aparición de fallas o faltantes en los productos, principalmente debido a distracciones o cansancio del personal. Muchas veces se intenta eliminar estas fallas agregando operarios que realicen las tareas otra vez tediosas y repetitivas de control de calidad pieza por pieza. En este trabajo se presenta el diseño, la implementación y la puesta a punto en planta de un sistema automático de detección de fallas en amortiguadores mediante el uso de cámaras convencionales y algoritmos de visión por computadora y aprendizaje profundo, con el que se logró detectar una falla de altísimo impacto en la producción de amortiguadores. El sistema permite relajar el control de calidad a cargo de un operario, inspeccionando en forma continua cada amortiguador producido y generando una alarma al detectar la falla. Actualmente el sistema se encuentra en funcionamiento en la línea de producción de una planta de la región con resultados altamente satisfactorios.pdfesinfo:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Detección de objetosControl de CalidadVisión por computadorasDeep learninginfo:eu-repo/semantics/articleRedolfi, Javier; González Dondo, Diego; Araguás, Roberto Gastónhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/