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http://hdl.handle.net/11619/4139
Título : | Dispositivo de control remoto para la detección y corrección de errores en el proceso de impresión 3d fdm en tiempo real |
Autor : | Requena Molina, Henry José Pozuelo Morales, Kelvin Joseph |
Palabras clave : | Impresión 3D,Defecto de Fabricación,Polímero,Visión Computacional,Machine Learning,Internet de las cosas,Fused Deposition Modeling,Manufactura Aditiva ,Garantía de Calidad ,Gestión de Calidad,Red Neurona |
Fecha de publicación : | 2023 |
Editorial : | Universidad Autónoma del Caribe |
Resumen : | Este proyecto se centra en el desarrollo de un dispositivo de control remoto destinado a la detección y corrección en tiempo real de fallos en el proceso de impresión 3D utilizando la tecnología Fused Deposition Modeling (FDM). Para lograr esto, se aprovechan recursos como la Raspberry Pi y una cámara web, que capturan imágenes del proceso de impresión. La pieza central de esta solución es una red neuronal entrenada específicamente para identificar errores comunes en la impresión 3D, tales como el warping, stringing y spaghetti. La información se transmite de manera eficiente a través del protocolo MQTT, con notificaciones instantáneas enviadas a través de la plataforma Telegram para permitir una acción inmediata por parte del operador. La metodología abarca desde el entrenamiento de la red neuronal hasta el diseño de estrategias efectivas de control de impresoras 3D, que se integran sin problemas con el dispositivo de control remoto. La evaluación de los resultados se realiza mediante una matriz de confusión y la métrica Intersection over Union (IoU), destacando la alta precisión en la detección de errores. Este dispositivo representa una solución prometedora para mejorar significativamente la precisión y la confiabilidad del proceso de impresión 3D, con un enfoque particular en su aplicación en entornos industriales y críticos. |
URI : | http://hdl.handle.net/11619/4139 |
Aparece en las colecciones: | Trabajos de grado Ingeniería Mecatrónica |
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