Metrología de piezas a través de imágenes de escáner 2D

Abstract

El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es realizar una prueba de funcionamiento en el desarrollo de un algoritmo implementado en Python, que permita determinar las dimensiones de una pieza con una precisión de hasta 10 µm a partir de imágenes obtenidas mediante un escáner 2D. En primer lugar, se incluye un apartado teórico que contextualiza históricamente la evolución de la metrología, el procesamiento de imágenes y las herramientas de software utilizadas en este ámbito. A continuación, se presenta un análisis de los distintos tipos de escáneres, comenzando por los modelos 2D y posteriormente los 3D. Se realiza una comparativa entre ambas tecnologías, evaluando sus ventajas, limitaciones y aplicaciones, permitiendo justificar la elección del escáner 2D para el desarrollo del proyecto. Posteriormente, se detallan los parámetros técnicos que se deben considerar para su correcta selección, así como el modelo finalmente elegido. Además, se describen los posibles procesos de calibración que se pueden realizar con el objetivo de asegurar la precisión de las medidas y cuál de ellos se ha escogido. Posteriormente, se justifica la elección de Python como lenguaje de programación frente a otras alternativas, destacando sus ventajas en términos de simplicidad, versatilidad y disponibilidad de herramientas para el procesamiento de imágenes. Asimismo, se incluye la descripción de las principales librerías empleadas en el desarrollo del código y su función dentro del proyecto. Después, se trata el desarrollo del código implementado en Python, describiendo el planteamiento seguido para resolver el problema de medición de piezas a partir de imágenes. Se expone la estructura del programa, detallando la organización del flujo de trabajo desde la captura de la imagen, el preprocesamiento necesario, la detección de figuras geométricas y, finalmente, la extracción de las dimensiones con alta precisión. Por último, en los capítulos finales se presentan los resultados obtenidos tras la ejecución del programa, incluyendo un análisis de la precisión y la fiabilidad de las medidas; el presupuesto estimado para la implementación del proyecto; y las conclusiones generales, donde se evalúa el cumplimiento de los objetivos planteados y se proponen posibles futuras mejoras

The objective of this Final Degree Project is to carry out a functionality test, consisting of the development of an algorithm implemented in Python that allows determining the dimensions of a piece with a precision of 10 µm. To perform the measurements, the pieces are scanned using a 2D scanner. The project begins with a theoretical section that provides a historical overview of the evolution of metrology, image processing techniques and the software tools commonly used in this field. Next, an analysis of different types of scanners is presented, starting with 2D models and then 3D models. A comparison between both technologies is carried out, evaluating their advantages, limitations and applications, which justifies the choice of the 2D scanner for the development of the project. The technical parameters to consider for its proper selection are then detailed, along with the final model selected. Additionally, the possible calibration processes are described, indicating which one was chosen to ensure the precision of the measurements. Subsequently, the choice of Python as the programming language is justified over other alternatives, highlighting its advantages in terms of simplicity, versatility and the availability of tolos for image processing. A description of the main libraries used in the code and their role within the project is also included. Afterwards, the development of the Python code is addressed, explaining the approach taken to solve the problem of measuring pieces from images. The structure of the program is outlined, detailing the organization of the workflow from image acquisition, necessary preprocessing, geometric shape detection to the extraction of dimensions with high precision. Finally, the last chapters present the results obtained after executing the program, including an analysis of the precision and reliability of the measurements; the estimated budget for the implementation of the project; and the general conclusions, which assess the achievement of the proposed objectives and suggest possible future improvements