Diagnóstico de piezas de alta velocidad odontológicas a partir del análisis de su sonido

Autores

  • John Jiménez Gómez Universidad Santiago de Cali
  • Diego Nieto Gómez Universidad del Valle
  • Vanessa Collazos Valencia SENA, Cali

DOI:

https://doi.org/10.18046/syt.v11i25.1560

Palavras-chave:

Piezas de alta velocidad, Adquisición de datos, Procesamiento Digital de Señales, Redes Neuronales.

Resumo

Las herramientas computacionales se desarrollan para ayudar a los profesionales en la determinación de ciertas anomalías en diferentes equipos. Estas herramientas buscan determinar algún daño sin necesidad de desmontar los equipos, con el fin de optimizar los procesos, en este caso, diagnosticar el funcionamiento de la pieza de alta velocidad odontológica.  Este artículo presenta los resultados del desarrollo de un algoritmo computacional que permite obtener, a partir de los sonidos que generan las turbinas de las piezas de alta velocidad, el diagnóstico del estado en que ellas se encuentran.  Lo anterior se logra mediante la captura del sonido de piezas de alta velocidad en buen y mal estado, con el fin de construir un banco de señales a partir de las cuales se extraen características en diferentes dominios para entrenar una red neuronal que diagnosticará el estado de la pieza.  Con la implementación de este sistema ha sido posible alcanzar hasta un 81% de porcentaje de éxito en la clasificación de piezas defectuosas.

Biografia do Autor

  • John Jiménez Gómez, Universidad Santiago de Cali

    Ingeniero Electricista de la Universidad del Valle (1997), Especialista en Docencia para la Educación Superior de la Universidad Santiago de Cali (1999), Especialista en Electromedicina y Gestión Tecnológica Hospitalaria de la Universidad Autónoma de Occidente (2003) y Magíster en Electrónica de la Universidad del Valle (2008).  Profesor de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Santiago de Cali,  vinculado al grupo de investigación en Instrumentación Electrónica [GIE].

  • Diego Nieto Gómez, Universidad del Valle

    Técnico Profesional en Mantenimiento Electrónico del SENA (2000), Técnico en Electromedicina del IIEE (2001), Bioingeniero de la Universidad Santiago de Cali (2012), Ingeniero de la oficina de mantenimiento de la Escuela de Odontología de la Universidad del Valle.

     

  • Vanessa Collazos Valencia, SENA, Cali

    Bioingeniera de la Universidad Santiago de Cali (2013), estudiante de Mantenimiento Eléctrico Industrial en la institución pública educativa, Servicio Nacional de Aprendizaje [SENA].

Referências

Acosta, M. & Zuluaga, C. (2000). Tutorial sobre redes neuronales aplicadas en ingeniería eléctrica y su implementación en un sitio web [proyecto de grado]. Universidad Tecnológica de Pereira: Colombia

Álvarez, A. (2001). Fundamentos del reconocimiento automático de la voz [en línea - material de clase de la Universidad Politécnica de Madrid, España]. Recuperado de http://tamarisco.datsi.fi.upm.es/ASIGNATURAS/FRAV/apuntes/extraccion.pdf

Arrabales, R. (1999). Extracción de Características de la Señal de Voz. Recuperado de http://www.conscious-robots.com/raul/voz_old/voz_extr.htm

Macías, J. & Gamo, J. (2010). Laboratorio de instrumentación electrónica [guía docente]. Alcalá, España: Universidad de Alcalá

Faundez, P. & Fuentes, Á. (2000). Procesamiento digital de señales acústicas utilizando wavelets [en línea - documento del Instituto de Física y Matemática de la Universidad Austral de Chile, UACh]. Recuperado de http://www.hst.aau.dk/~vhooraz/tesis_wavelet.pdf

Hernando, F. (1993). Técnicas de procesado y representación de la señal de voz para el reconocimiento del habla en ambientes ruidosos [tesis doctoral]. Universidad Politécnica de Cataluña: España: Disponible en http://www.tdx.cat/handle/10803/6911

Jiménez, J. (2008). Implementación de un algoritmo para la detección de defectos en tuberías mediante ensayo no destructivo de materiales por ultrasonido [tesis de maestría]. Universidad del Valle: Cali, Colombia

Jiménez, J. & Loaiza, H. (2010). Detección y caracterización de defectos en tuberías metálicas en pruebas ultrasónicas por inmersión. El Hombre y la Máquina, 22(34), 56-67

López, J. & Caicedo, E. (2003). Una aproximación práctica a las redes neuronales artificiales. Cali, Colombia: Universidad del Valle

Martín-del-Brio, B. & Molina, A. (2002). Redes neuronales y sistemas difusos [2a ed.]. México D.F., México: Alfaomega

Proakis, J. & Manolakis, D. (2007). Tratamiento digital de señales. Madrid, España: Pearson

Shuxiang, J. & Wong, S. (2004). Development of an automated ultrasonic testing system [en línea]. NDT.net, 10(4). Recuperado de http://www.ndt.net/article/icem2004/papers/184/184.htm

Stepinski, T. & Lingvall, F. (2000). Automatic defect characterization in ultrasonic. En Proceedings of 15th World Conference on Nondestructive Testing. Recuperado de http://www.ndt.net/article/wcndt00/papers/idn393/idn393.htm

Zingerman, A. & Dickstein, P. (2000). Wavelets entropy and zero-crossing white-noise test applied to ultrasonic classification of degrading adhesive joints [Poster en ECNDT 2006]. Recuperado de http://www.ndt.net/article/ecndt2006/doc/P200.pdf

Publicado

2013-06-30

Edição

Seção

Original Research