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Title: Diseño e implementación del módulo de limpieza del exterior del cristal de una ventana rectangular apto para ser parte de un sistema automático de limpieza de ventanas con dificultad de acceso. (CLEWIND v1.0)
Authors: Garzón Jaramillo, Myriam Catalina 
metadata.dc.thesis.grantor: Estupiñan Escalante, Enrique (dr)
Keywords: Limpieza de cristales
Sistemas embebidos
C++
Sistemas de visión artificial
Segmentación de suciedad
OpenCV
limpieza de CO2
Issue Date: 2017
metadata.dc.description.resumen: Este trabajo contiene el desarrollo de un dispositivo de limpieza del exterior del cristal de una ventana rectangular lisa diseñado para trabajar en una localidad de la ciudad de Bogotá, el cual es apto para ser un subsistema de un equipo automático de limpieza. El dispositivo se desarrolló para lavar una ventana de una residencia convencional bogotana y está conformado por un módulo de verificación de limpieza y un módulo de control de recursos de limpieza y un módulo de desplazamiento y de energía definidos para que el dispositivo pueda recorrer toda el área de la ventana a lavar. El dispositivo fue desarrollado en un sistema embebido, BeagleBone Black Rev C, bajo el sistema Linux; es capaz de determinar el estado de limpieza del cristal de una ventana clasificándolo en limpio, medio-limpio, y sucio; y segmentar 3 tipos de suciedad polvo, manchas de pintura y manchas de excremento contenido en el cristal, por medio de un algoritmo de visión artificial implementado en C++ con librerías de OpenCV, Qt, entre otras. Además el sistema desarrollado puede limpiar secciones de superficies de cristal con inyección de nieve de CO2 líquido.
Abstract: This document proposes a glass cleaning device for an external rectangle flat in Bogotá city, developed on an embedded Linux system, which allows to determine the glass windows cleanliness degree using artificial vision and washed crystal surfaces with CO2 snow-jet cleaning blasting. The device is composed of four modules: 1) Cleaning inspector module 2) Control cleaning resources module 3) A motion control module and 4) An energy monitor module. The system is able to classify a glass window dirtiness of the dirty classes presented in the glass (paint splatter, excrement splatter and dust) through machine vision that uses OpenCV libraries on C++ and it is installed on an embedded board BeagleBone Black Rev C. Moreover, It can establish the cleaning supplies requires to clean the glass.
URI: http://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/555
http://catalogo-intra.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/catalogue/detail.pl?biblionumber=19968
Rights: Copyright Escuela Colombiana de Ingeniería, 2017
Appears in Collections:DA - Trabajos de Grado Maestría en Ingeniería Electrónica

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