Inspección del desgaste en contactos eléctricos usando segmentación por instancias
RESUMEN En el presente trabajo se presenta una metodología de inspección mediante visión por computador para la detección y segmentación de zonas de desgaste por arco eléctrico en la superficie de contactos eléctricos usando segmentación por instancias. El Cadmio es un metal tóxico usando frecuentem...
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| Autores principales: | , |
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| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Universidad de Tarapacá.
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052021000300495 |
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| Sumario: | RESUMEN En el presente trabajo se presenta una metodología de inspección mediante visión por computador para la detección y segmentación de zonas de desgaste por arco eléctrico en la superficie de contactos eléctricos usando segmentación por instancias. El Cadmio es un metal tóxico usando frecuentemente en la fabricación de aleaciones para contacto eléctrico, por lo que se han realizado esfuerzos por reemplazar o eliminar este elemento de la industria. Nuestro trabajo propone un enfoque orientado a la automatización del proceso de inspección, que disminuya la subjetividad de la tarea repetitiva de inspección de contactos eléctricos, permitiendo comparar dos diferentes aleaciones, como por ejemplo una con Cadmio (Cd) y otra de Cobre (Cu), sometidas a las mismas condiciones y determinar cuál de ellas presenta menos desgaste por arco eléctrico. De esta manera se puede saber si la nueva pieza es mejor, igual o peor en cuanto a rendimiento. Inicialmente se realizó una adaptación del código fuente alojado en un repositorio github de mask R-CNN de la corporación Matterport, donde se modificaron variables, clases, y se crearon directorios de acuerdo con nuestras necesidades. Los resultados que se obtuvieron muestran que las máscaras generadas por el algoritmo se ajustan de muy buena manera al desgaste del contacto, a pesar de la forma irregular del daño. Sin embargo, probablemente no se consideró el borde "carbonizado'', debido a que en las imágenes de entrenamiento era una característica que pocas imágenes presentaban, por lo que es posible que la segmentación no esté considerando este factor. |
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