UNIVERSIDAD ANDINA
“NÉSTOR CÁCERES VELÁSQUEZ”
FACULTAD DE INGENIERIAS Y CIENCIAS PURAS
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA ELECTRONICA
Y TELECOMUNICACIONES
PROYECTO DE INVESTIGACIÓN
USO DE VISIÓN ARTIFICIAL CON OPENCV PARA EL CONTEO
SELECTIVO DE CILINDROS DE GAS POR TIPO DE VÁLVULA
EN UNA PLANTA DE ENVASADO DE GLP
PRESENTADO POR:
OMAR CASTILLO ALARCÓN
COLABORADOR:
PAUL HERNANDO MAMANI SANCHEZ
LINEA DE INVESTIGACION:
TECNOLOGIA DE LA INSTRUMENTACIÓN
JULIACA – PERÚ
Uso de Visión Artificial con OpenCV para el conteo selectivo de
cilindros de gas por tipo de válvula en una planta de envasado de GLP
1 Omar Castillo Alarcón, 2 Paul Hernando Mamani Sanchez
1 Docente de la Escuela Profesional de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones, 2 Docente de la Escuela
Profesional de Ingeniería Mecatrónica, Facultad de Ingenierías y Ciencias Puras, Universidad Andina Néstor Cáceres Velásquez. Juliaca-Peru
Abstract -- The goal of the present research is the modeling, adaptation, and use of the artificial vision technology in the field of production of GPL (Domestic Propane Gas), the problem is the use of different valve types on the manufacturing process, like “fischer” type, “single action” (Bolivian cylinder) type and “premium” type, so, with the use of Artificial Vision, we can count every single gas cylinder by valve type for improvements in the industrial process, the process can be monitored using microcontroller with a LCD screen and remotely with a web application.
Resumen -- El objetivo de la presente investigación es el modelado, adaptación y dimensionado de Visión Artificial en el campo del proceso de envasado de gas GLP, el problema es el uso de diferentes válvulas en los cilindros de gas, como son el tipo Fischer, tipo POL (Bolivia), y el tipo “premium”, así que con el uso de Visión Artificial podemos contar cada cilindro por el tipo de válvula que usa, este proceso puede ser monitorizado con el uso de microcontroladores, Mini PCs como raspberry PIs y pantallas LCD.
Keywords -- Visión Artificial, OpenCV, Envasado de GLP, Microcontrolador.
I. LÍNEA DE INVESTIGACIÓN
A. Area de Investigacion: Ingenieria y Tecnologia.
1. Linea de Investigacion: Tecnologia de la Instrumentación
a) Necesidades de Investigación: Diseño de Instrumentos electrónicos aplicados a los procesos industriales.
II. PRESENTACIÓN
El Gas Licuado de Petróleo es el combustible domiciliario más popular en Perú, aunque últimamente el gas natural a tomado un rol más interesante, el GLP tiene aún muchos años por delante como parte importante en la matriz energética del País.
En la ciudad de Juliaca aún no se cuenta con Gas Natural domiciliario, todo el gas a usarse es por lo tanto GLP.
El crecimiento de la Ciudad de Juliaca se ha dado en los últimos años en forma exponencial, fenómenos migratorios y ubicación estratégica la han convertido en un polo de desarrollo de la región Sur.
Regresando a lo inicialmente comentado, la masa crítica de población a creado un mercado constante de adquisición de gas domiciliario, tal es así que han aparecido diversas plantas de envasado que suplen esa necesidad.
En el mercado Local se cuenta con 3 tipos de válvulas para cilindro de gas GLP.
- el tipo “boliviano” o de liberación manual, también llamada tipo POL, que posee una válvula manual y no se tiene control alguno sobre la presión de salida del combustible.
- El tipo “Fischer”, válvula con varios años de uso, se podría decir la válvula común. - El tipo premium , que es una versión mejorada de la válvula fischer.
III. EL PROBLEMA
A. Exposición de la situación problemática
No se tiene un seguimiento en cantidad adecuado en la línea de envasado de gas GLP, la planta envasa miles de balones al dia y no se tiene la certeza de que tipo de balones se está envasando, perjudicando el proceso productivo.
B. Formulación del planteamiento del problema
El problema es el conteo actual de la linea de envasado, esta se hace en forma manual consumiendo recursos humanos en forma de personal y esta sujeto a muchos errores.
C. Justificación
La investigación se justifica en la necesidad de mejorar procesos productivos en la región para mejorar la competitividad de las empresas envasadoras de GAS GLP.
IV. OBJETIVOS
A. OBJETIVO GENERAL
Desarrollar un dispositivo electrónico que permita el conteo de balones de gas GLP usando Visión Artificial y que tenga la capacidad de enviar esa información a un centro remoto para su tratamiento y contabilidad para fines de mejoramiento productivo. El objetivo es optimizar el envasado de Gas GLP, añadiendo un proceso de contado de cilindros de gas, basándose en el tipo de válvula presente en el cilindro de gas. Este proceso de contado de cilindro es se hará en base a visión artificial, ya que en la actualidad es personal de planta la que hace el conteo en forma manual, lo que a veces acarrea errores en el monitoreo del proceso productivo.
B. OBJETIVOS ESPECÍFICOS
- Diseñar algoritmos y modelos que se puedan aplicar a una planta de envasado de GLP, en esta caso la planta de HOGAS SAC.
- Desarrollar la solución tecnologica en forma de dispositivo electrónico que emplee el algoritmo desarrollado.
- Poner en funcionamiento el prototipo en la planta de gas de HOGAS SAC.
V. MATERIALES Y METODOLOGÍA
A. Hipótesis
El uso de visión artificial en el proceso de conteo de una planta de envasado de gas GLP puede optimizar la producción de la planta.
Es posible el diseño, modelado e implementación de un sistema que haga uso de Visión Artificial con OpenCV para el conteo selectivo de cilindros de gas por tipo de válvula en una planta de envasado de GLP.
Se hará experimentos, ya que el prototipo a diseñar será puesto a prueba en una planta de gas GLP real, con problemática de conteo de cilindros descrita anteriormente.
C. Nivel de la Investigación
La variable independiente será el tipo de válvula del cilindro a ser procesado, esta información es aleatoria, no se tiene control sobre el tipo de válvula del cilindro al ingresar a la línea de llenado.
La variable dependiente es la exactitud de discriminación del sistema de visión artificial a implementar, esta exactitud será variable de acuerdo a los distintos métodos y algoritmos de visión artificial en la investigación.
D. Tipo de Investigación
La presente investigación es de tipo descriptiva, explicativa, experimental.
Se describe el proceso de envasado GLP así como los problemas que se encuentran, así mismo se explicará cómo la visión artificial podría solucionar los problemas descritos, finalmente la parte
experimental pondrá a prueba la eficiencia de la visión artificial como elemento de optimización en el proceso de envasado de GLP.
E. Espacio y tiempo
La presente investigación tiene avances desde inicios de 2018 solo como algoritmo, en la planta de envasado de gas GLP HOGAS SAC, ubicado en la carretera a Puno frente a la UANCV.
Se tiene planes de iniciar la construcción del prototipo a fines del 2018 y terminarlo a inicios de 2019.
F. Técnicas y herramientas
- Técnicas, se ha estado usando mecanismo de prueba error, y se planea mantener ese esquema hasta hallar el modelo de discriminación por visión artificial más eficiente para la aplicación planteada de conteo de cilindros por tipo de válvula.
Este proceso de repetición para hallar el mecanismo de visión artificial más acorde a lo requerido se puede graficar con una simple sentencia while.
Fig. 1 Proceso while a usar en la investigación, repetir hasta hallar el valor adecuado.
- Materiales,
- una micro PC Raspberry Pi para procesado de las imágenes obtenidas de una cámara web HD.
- Camara web HD.
- Enclosure o gabinete que garantice condiciones de iluminación favorables a la visión artificial a implementar, todo esto en una faja transportadora de la línea de envasado. - Herramientas,
- Lenguaje de programación Python - Librería de visión artificial OpenCV. - Distribución Raspbian para Raspberry PI
- Wireshark para análisis de protocolos de comunicaciones. - Sistemas de DDBB basados en web.
- Otros de necesitar.
VI. RESULTADOS PREVISTOS
Se espera tener un sistema que muestre en tiempo real, cuántos cilindros de gas se han producido así como cuantos son de determinado tipo de válvula.
Fig. 2 Interfaz tentativa para el sistema de monitoreo de producción por tipo de válvula a prototipar.
Fig. 4 Válvula de Gas tipo Premium.
Fig. 5 Válvula de Gas tipo Fischer (Normal).
Al final de la implementación del prototipo, este deberá mejorar algún parámetro de producción para validar la investigación
VII. MARCO TEÓRICO REFERENCIAL
Visión Artificial, La visión artificial es una disciplina científica que incluye métodos para adquirir, procesar y analizar imágenes del mundo real con el fin de producir información que pueda ser tratada por una máquina.1
OpenCV, es una biblioteca libre de visión artificial y de machine learning. Desde que apareció su primera versión alfa en el mes de enero de 1999, se ha utilizado en infinidad de aplicaciones. Desde sistemas de seguridad con detección de movimiento, hasta aplicaciones de control de procesos donde se requiere reconocimiento de objetos. Esto se debe a que su publicación se da bajo licencia BSD, que permite que sea usada libremente para propósitos comerciales y de investigación con las condiciones en ella expresadas.2
Fig. 6 Demostración de OpenCV, en este caso aplicado a la deteccion de vehiculos.
Python, es un lenguaje de programación interpretado cuya filosofía hace hincapié en una sintaxis que favorezca un código legible. Se trata de un lenguaje de programación multiparadigma, ya que soporta orientación a objetos, programación imperativa y, en menor medida, programación funcional. Es un lenguaje interpretado, usa tipado dinámico y es multiplataforma.
Gas Licuado de Petróleo, el (GLP) es la mezcla de gases licuados presentes en el gas natural o disueltos en el petróleo. Lleva consigo procesos físicos y químicos por ejemplo el uso de metano. Los componentes del GLP, aunque a temperatura y presión ambientales son gases, son fáciles de licuar, de ahí su nombre. En la práctica, se puede decir que el GLP es una mezcla de propano y butano.
Arduino, Arduino es una compañía de fuente abierta y hardware abierto así como un proyecto y comunidad internacional que diseña y manufactura placas de desarrollo de hardware para construir dispositivos digitales y dispositivos interactivos que puedan detectar y controlar objetos del mundo real. Arduino se enfoca en acercar y facilitar el uso de la electrónica y programación de sistemas embebidos en proyectos multidisciplinarios. Los productos que vende la compañía son distribuidos como Hardware y Software Libre, bajo la Licencia Pública General Reducida de GNU (LGPL) o la Licencia Pública General de GNU (GPL),permitiendo la manufactura de las placas Arduino y distribución del software por cualquier individuo. Las placas Arduino están disponibles comercialmente en forma de placas ensambladas o también en forma de kits hazlo tu mismo.
Fig. 7 Arduino UNO, uno de los modelos de placa arduino más comercializados a nivel mundial.
Raspberry PI, es un ordenador de placa reducida, ordenador de placa única u ordenador de placa simple (SBC) de bajo coste desarrollado en el Reino Unido por la Fundación Raspberry Pi, con el objetivo de estimular la enseñanza de informática en las escuelas.
En cambio, el software sí es de código abierto, siendo su sistema operativo oficial una versión adaptada de Debian, denominada Raspbian, aunque permite usar otros sistemas operativos, incluido una versión de Windows 10. En todas sus versiones incluye un procesador Broadcom, una memoria RAM, una GPU, puertos USB, HDMI, Ethernet (El primer modelo no lo tenía), 40 pines GPIO y un conector para cámara. Ninguna de sus ediciones incluye memoria, siendo esta en su primera versión una tarjeta SD y en ediciones posteriores una tarjeta MicroSD.
Fig. 8 Tarjeta Raspberry PI, mini PC basada en ARM, licencia propietaria.
Raspbian, es una distribución del sistema operativo GNU/Linux y por lo tanto libre basado en Debian Stretch (Debian 9.4) para la placa computadora (SBC) Raspberry Pi, orientado a la enseñanza de informática. El lanzamiento inicial fue en junio de 2012.
Técnicamente el sistema operativo es un port no oficial de Debian armhf para el procesador (CPU) de Raspberry Pi, con soporte optimizado para cálculos en coma flotante por hardware, lo que permite dar más rendimiento en según qué casos. El port fue necesario al no haber versión Debian armhf para la CPU ARMv6 que contiene el Raspberry PI.3
La distribución usa LXDE como escritorio y Chromium como navegador web. Además contiene herramientas de desarrollo como IDLE para el lenguaje de programación Python o Scratch, y diferentes ejemplos de juegos usando los módulos Pygame.
Como escenario de desarrollo se tiene la planta de gas de HOGAS SAC ubicada en Taparachi a escasas cuadras de la Ciudad Universitaria.
Fig. 9 Ubicación de la planta HOGAS SAC según googlemaps.
Fig. 10 Layout de la planta de envasado de gas, en la parte superior es el ingreso y los balones terminan el proceso en la parte inferior.
VIII. ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACIÓN
Se tiene como antecedente, el uso extendido de visión artificial en campos de vigilancia y monitoreo.
Actualmente el campo más desarrollado en Visión Artificial es el uso de la misma en vehículos de conducción autónoma.
En el proceso de envasado de gas no se tiene datos del uso de visión artificial por parte de productores locales.
IX. PRESUPUESTO
Se tiene como presupuesto 5000 soles para el desarrollo del prototipo funcional.
X. CRONOGRAMA Inicio (Noviembre 2018), Desarrollos iniciales.
Final (Marzo 2019), Entregable final.
XI. SOBRE LOS AUTORES
Omar Castillo Alarcón, Ing. Electrónico, Maestrista en Telecomunicaciones, mención Redes de Banda Ancha, UNMSM, docente de la Escuela Profesional de Ing. Electrónica y Telecomunicaciones de la UANCV, especialista en Lenguaje de Programación Python y Visión Artificial.