Computer vision–based defect detection system for ventilated brake discs
Abstract
En este trabajo se propone el desarrollo e implantación de un sistema automatizado para la detección de defectos en discos de freno ventilados, haciendo uso de visión artificial industrial integrada en la línea productiva. Los defectos asociados a la ventilación y al correcto reparto de los espesores de las pistas del disco pueden aparecer durante el proceso de fundición debido a la rotura o desplazamiento de los machos de arena, y si no se detectan a tiempo pueden comprometer el comportamiento térmico del disco y, en consecuencia, la seguridad y fiabilidad del sistema de frenado del vehículo. Con el objetivo de reducir la dependencia de la inspección manual en un entorno de producción repetitivo y exigente, se plantea una solución capaz de inspeccionar automáticamente la geometría interna de la ventilación del disco y clasificar las piezas como conformes o no conformes de manera objetiva. Esto permite agilizar el control de calidad, aumentando la consistencia de los criterios de aceptación y mejorando la trazabilidad de los rechazos, aspectos especialmente relevantes al tratarse de un componente crítico para la seguridad. Para ello, se integra un sistema de visión artificial en una estación de medición ya existente para aprovechar la estación de giro que posiciona y rota el disco. El sistema que se integra está compuesto por una cámara inteligente, detectores fotoeléctricos y una luminaria especializada. La captura de imágenes se sincroniza mediante señales de disparo obtenidas a partir del sensor fotoeléctrico detectando la geometría repetitiva del propio disco, permitiendo analizar la totalidad de la ventilación a partir de múltiples capturas. El procesamiento se centra en la medición de parámetros geométricos representativos para identificar ventanas obstruidas y desviaciones dimensionales compatibles con un mal posicionamiento de los machos.
Fields of Study & Subjects
Industrial Vision Systems and Defect Detection
Non-Destructive Testing Techniques
Infrastructure Maintenance and Monitoring
Publication details
- Journal / source
- UCrea (University of Cantabria)
- Publication date
- 15 January 2026
- Language
- ES
- Document type
- Thesis