Sistema basado en visión artificial y PLC para homologación de piezas

Autores/as

Palabras clave:

Visión Artificial, Industria Automotriz, PLC, Automatización, Control de Calidad

Resumen

El presente estudio aborda la implementación de un sistema de visión artificial integrado con un controlador lógico programable (PLC) para la homologación automatizada de piezas en el sector de manufactura automotriz. Ante la constante demanda del mercado por la excelencia en la calidad y la satisfacción del cliente, este sistema propone optimizar los procesos de control que influyen directamente en la eficiencia productiva. La metodología adoptada es de carácter ingenieril, la cual se estructuró a través de fases que incluyen el análisis de requerimientos, la integración de los sistemas de visión con el PLC, la programación de una interfaz gráfica HMI (Human-Machine Interface), y la subsiguiente implementación con pruebas funcionales y validación. El objetivo primordial fue desarrollar una interfaz de comunicación robusta para el control y monitoreo en tiempo real de la estación. Específicamente, la estación de trabajo fue diseñada para realizar la inspección de múltiples características críticas, tales como la calidad del código de trazabilidad 2D, la correcta instalación de terminales eléctricas y la presencia de elementos de amortiguación (foam). La capacidad intrínseca del sistema para segregar automáticamente las piezas que no cumplen con los estándares de diseño, evitando su envío al cliente y asegurando la entrega de productos óptimos, constituye la principal mejora de eficiencia del proceso de inspección mediante la automatización.

Biografía del autor/a

Mauro Giovanni Orozco Lara, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Departamento de Ingeniería Industrial y Manufactura, Instituto de Ingeniería y Tecnología, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, México

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Publicado

2025-09-30

Cómo citar

[1]
M. G. Orozco Lara, «Sistema basado en visión artificial y PLC para homologación de piezas », Mem. Científ. y Tecnol., vol. 4, n.º 2, pp. 35–36, sep. 2025.