Reconocimiento de color en piezas de uso industrial por medio de redes neuronales artificiales usando un robot SCARA

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorSalamea Palacios, Christian Raúl-
dc.contributor.authorPesántez Zúñiga, Francisco Xavier-
dc.contributor.authorPulla Iñiguez, Darío Bernardo-
dc.date.accessioned2025-09-30T13:07:42Z-
dc.date.available2025-09-30T13:07:42Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.urihttp://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/31363-
dc.descriptionLa combinación de visión computacional y robots SCARA permite clasificar piezas industriales por color con CNN, alcanzando 91.3 % de precisión. El azul obtuvo 96%, mientras que “Otros” llegó a 85%. Estos resultados evidencian la viabilidad de automatizar procesos y mejorar la eficiencia en Pymes.spa
dc.description.abstractThe combination of computer vision and SCARA robots enables the classification of industrial parts by color using CNNs, achieving 91.3% accuracy. Blue reached 96%, while “Others” obtained 85%. These results demonstrate the feasibility of automating processes and improving efficiency in SMEs.spa
dc.language.isospaspa
dc.rightsopenAccessspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectELECTRÓNICAspa
dc.subjectROBÓTICAspa
dc.subjectREDES NEURONALES (COMPUTADORES)spa
dc.subjectAUTOMATIZACIÓNspa
dc.subjectVISIÓN POR COMPUTADORspa
dc.subjectCOLOR - CLASIFICACIÓNspa
dc.titleReconocimiento de color en piezas de uso industrial por medio de redes neuronales artificiales usando un robot SCARAspa
dc.typemasterThesisspa
ups.carreraMaestría en Electrónica y Automatizaciónspa
ups.sedeSede Cuencaspa
Pertenece a las colecciones: Posgrado

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