Sistema de adquisición y almacenamiento de datos para un display LCD
Las empresas utilizan una amplia variedad de máquinas para desarrollar sus procesos, como encajadores, chillers, generadores, etc. Estas maquinarias cuentan con un panel de control integrado al aparato, este permite el monitoreo de los distintos elementos dentro del mecanismo. Algunas de las compañí...
- Autores:
-
Ladron de Guevara Alvarez, Juan Esteban
Corro Pareja, Jhon Jaime
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/8253
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/8253
- Palabra clave:
- Chiller Firebase Raspberry Procesamiento de Imágenes
Chiller Firebase Raspberry Image Processing
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Las empresas utilizan una amplia variedad de máquinas para desarrollar sus procesos, como encajadores, chillers, generadores, etc. Estas maquinarias cuentan con un panel de control integrado al aparato, este permite el monitoreo de los distintos elementos dentro del mecanismo. Algunas de las compañías que proporcionan estos productos, ofrecen también un software para la adquisición de los datos, sin embargo, dichos sistemas pueden llegar a tener costos bastante elevados. Por este motivo las empresas suelen optar por opciones más económicas que no posean estas aplicaciones. Con el paso del tiempo, el monitoreo de las maquinas se convierte en una necesidad para conocer el estado y optimizar el desempeño de estas. Para solucionar el problema, se propuso utilizar una cámara que realizara fotografías a las pantallas de los monitores, posteriormente extrayendo los datos aplicando procesamiento a las imágenes. Para esta prueba de concepto, se trabajó específicamente con una máquina tipo chiller marca York, modelo H. Se desarrolló un programa que se ejecutase en un Raspberry Pi 3 B, para que, haciendo uso de su módulo de cámara, pudiese realizar la toma de fotografías a la pantalla del chiller, procesara las imágenes y enviara los datos a Firebase. Los datos serian consultados finalmente por medio de un software de escritorio. Esta solución requeriría conocer el nombre de las variables con antelación para poder determinar a cuál variable corresponde cada dato extraído. Después de realizadas diversas pruebas, se obtuvo una precisión de reconocimiento de 99%. Los datos perdidos pueden ser aproximados mediante técnicas estadísticas como la interpolación. Esto demuestra que el diseño de la solución es potencialmente explotable para utilizarse en diferentes tipos de pantallas de control. |
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