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

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dc.contributor.advisorGonzález Gómez, Andrés Leonardo
dc.contributor.advisorMeneses Fonseca, Jaime Enrique
dc.contributor.authorPinzón Uribe, Hazel David
dc.contributor.authorSanmiguel Arenas, Camilo Enrique
dc.contributor.evaluatorBacca Quintero , Jorge Luis
dc.contributor.evaluatorCorrea Pugliese, Claudia Victoria
dc.date.accessioned2023-05-23T15:45:57Z
dc.date.available2023-05-23T15:45:57Z
dc.date.created2023-05-23
dc.date.issued2023-05-23
dc.description.abstractLa 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.
dc.description.abstractenglishImplementing an automated screw identification and sorting system offers numerous benefits. By reducing errors in sorting, the accuracy and efficiency of surgical procedures is improved. In addition, human resources are optimized by supporting the work of the operators. This can be an error-prone task due to the wide variety of screws on the market and the difficulty in distinguishing between them. In addition, the manual sorting process can be costly in terms of time, human resources and induce operator fatigue, which can affect the efficiency of the surgical process and increase the risk of errors and complications. Therefore, there is a need for an automated solution that can accurately and efficiently sort osteosynthesis screws to improve the safety of surgical procedures, supporting the work of human operators, which makes the system more efficient and effective. In this work we present an identification system that allows the automatic classification of metal screws from two-dimensional images by implementing computer vision techniques and convolutional neural networks to reduce the level of error in identification and classification processes of osteosynthesis screws.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero de Sistemas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/14307
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectVisión por computador
dc.subjectinteligencia artificial
dc.subjectsistema de control
dc.subjectredes convolucionales
dc.subjectosteosíntesis
dc.subjectclasificación
dc.subject.keywordComputer vision
dc.subject.keywordartificial intelligence
dc.subject.keywordcontrol system
dc.subject.keywordconvolutional networks
dc.subject.keywordosteosynthesis
dc.subject.keywordclassification
dc.titleDiseño de un sistema de identificación para la clasificación automática de tornillos metálicos usados en osteosíntesis
dc.title.englishDesign of an identification system for the automatic classification of metal screws used in osteosynthesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería de Sistemas