Diseño de un sistema de identificación para la clasificación automática de tornillos metálicos usados en osteosíntesis

Abstract

La implementación de un sistema automatizado de identificación y clasificación de tornillos ofrece numerosos beneficios. Al reducir los errores en la clasificación, se mejora la precisión y la eficiencia de los procedimientos quirúrgicos. Además, se optimizan los recursos humanos al apoyar el trabajo de los operarios. Esta puede ser una tarea propensa a errores, debido a la gran variedad de tornillos existentes en el mercado y a la dificultad de distinguir entre ellos. Además, el proceso manual de clasificación puede ser costoso en términos de tiempo, recursos humanos e inducir cansancio en los operarios, lo que puede afectar la eficiencia del proceso quirúrgico y aumentar el riesgo de errores y complicaciones. Por lo tanto, se necesita una solución automatizada que pueda clasificar de manera precisa y eficiente los tornillos de osteosíntesis para mejorar la seguridad de los procedimientos quirúrgicos, que apoyen la labor de operarios humanos, lo que hace al sistema más eficiente y efectivo. En este trabajo se presenta, un sistema de identificación que permita clasificar automáticamente tornillos metálicos a partir de imágenes bidimensionales implementando técnicas de visión por computador y redes neuronales convolucionales para reducir el nivel de error en procesos de identificación y clasificación de tornillos de osteosíntesis.