Diseño y construcción de un sistema de medición de color de aceite de motor para vehículos.

Realizar mediciones es de suma importancia ya que esto permite la obtención de un dato desconocido, teniendo como referencia un dato conocido, siendo el dato desconocido una característica inherente al objeto, sustancia o fenómeno físico que se desea medir. En la vida cotidiana se realizan mediciones de manera habitual, por ejemplo cuando determinamos la velocidad a la que transitamos en un vehículo, la temperatura del ambiente o la temperatura corporal, pero estas mediciones pueden ser subjetivas u objetivas dependiendo de cómo las realicemos, es subjetiva si tan solo nos basamos en nuestra experiencia o en nuestra percepción y por esta razón la medida varía dependiendo del sujeto, es por esto que lo ideal es siempre contar con una lectura objetiva que nos permita tomar decisiones más acertadas. A menudo uno de los factores sujetos a revisión es el color del aceite, por esta razón se realiza una inspección visual del color del aceite de motor como un indicador de la salud del motor, pero es una evaluación visual subjetiva debido a que solo se realiza basada en la percepción de la persona que realiza la inspección ante el aumento del kilometraje desde el último cambio, actualmente la posibilidad de determinar el color del aceite de motor es enviando una muestra a un laboratorio especializado, lo cual representa un costo elevado y un trámite asociado que puede resultar perjudicial en términos de tiempo. Debido a esto, se decide dar solución mediante el diseño y construcción de un sistema que proporcione lecturas objetivas del color del aceite de motor, mediante el uso de visión artificial y procesamiento de imagen. Para ello se encontrará una contextualización teórica de algunos de los espacios de color existentes más usados, y su librería asociada en Python (OpenCV). Posteriormente se mostrará el procedimiento empleado en la creación del dispositivo bajo dos aspectos importantes: software y hardware. En la creación del software, se hace uso de librerías que permiten la extracción de coordenadas de color, manejo de vectores, operaciones matemáticas, entre otras. Se mostrará la interfaz gráfica de usuario (GUI) que permite controlar el dispositivo y por último, se mostrarán las pruebas que se realizaron al sistema a partir de una cantidad de mediciones que fueron analizadas para observar la variabilidad del sistema a partir de condiciones de repetibilidad y reproducibilidad proporcionadas por el hardware, del cual se mostrará su diseño y la importancia de algunas consideraciones como la iluminación y el tamaño. Es conveniente aclarar que toda la operación del sistema fue desarrollada en el lenguaje de programación Python ya que es software libre, y los análisis de datos mediante el uso de hojas de Excel en formatos creados según el propósito requerido.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/30269
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/30269
• Palabra clave: Espacios de color; OpenCV; Aceite de motor; Visión artificial; Procesamiento de imagen; Ingeniería en Control - Tesis y disertaciones académicas; Desarrollo de programas para computador; Visión por computador; Procesamiento de imágenes; Automóviles - Aceites lubricantes; Color spaces; OpenCV; Motor oil; Computer vision; Image processing
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