Sistema de visión por computadora para monitoreo en tiempo real del uso de EPP en talleres de soldadura del Atlántico: reducción de accidentes laborales mediante IA
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Fecha
2025
Autores
Martínez Peláez, Mario Andrés
Mercado Meza, Diego Andrés
González Orozco, Stefany Carolina
Baza Bermúdez, Cristian Andrés
Ayus Stren, José Elías
De Arco Escorcia, Joigmar Jesús
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Ediciones Universidad Simón Bolívar
Facultad de Ingenierías
Facultad de Ingenierías
Resumen
Este proyecto de investigación aplicada tiene como objetivo diseñar una propuesta
técnica y un plan estratégico para la implementación de un sistema de monitoreo
basado en visión por computadora y Machine Learning, que detecte el uso de
Elementos de Protección Personal (EPP) en talleres de soldadura del Atlántico con
el fin de reducir los accidentes laborales, y garantizar su viabilidad técnica,
económica y operativa.
El problema radica en la accidentabilidad ocasionada por la falta de detección
oportuna del incumplimiento del uso de EPP, lo cual se pretende solucionar con la
integración de un sistema de monitoreo en tiempo real con el uso de cámaras con
inteligencia artificial (IA) y visión por computadora que potencie los sistemas de
seguridad y salud en el trabajo. Es un proyecto de investigación aplicada con un
enfoque de metodología mixta, diseño no experimental, de tipo explicativo y
propositivo para lo cual se focalizo en los talleres industriales de soldadura en el
departamento del Atlántico. Como resultado se presenta la propuesta técnica y el
plan estratégico para la implementación de un sistema basado en IA y visión por
computadora, la cual representa una solución técnica innovadora para reducir la
accidentabilidad laboral causada por el incumplimiento del uso de EPP.
This applied research project aims to design a technical proposal and a strategic plan for the implementation of a monitoring system based on computer vision and Machine Learning, which detects the use of Personal Protective Equipment (PPE) in welding workshops in the Atlantic in order to reduce occupational accidents, and ensure its technical, economic and operational feasibility. The problem lies in the accident rate caused by the lack of timely detection of noncompliance with the use of PPE, which is intended to be solved with the integration of a real-time monitoring system with the use of cameras with artificial intelligence (AI) and computer vision to enhance occupational health and safety systems. It is an applied research project with a mixed methodology approach, non-experimental design, of explanatory and propositive type for which it was focused on industrial welding workshops in the department of Atlántico. As a result, the technical proposal and the strategic plan for the implementation of a system based on AI and computer vision are presented, which represents an innovative technical solution to reduce occupational accidents caused by non-compliance with the use of PPE.
This applied research project aims to design a technical proposal and a strategic plan for the implementation of a monitoring system based on computer vision and Machine Learning, which detects the use of Personal Protective Equipment (PPE) in welding workshops in the Atlantic in order to reduce occupational accidents, and ensure its technical, economic and operational feasibility. The problem lies in the accident rate caused by the lack of timely detection of noncompliance with the use of PPE, which is intended to be solved with the integration of a real-time monitoring system with the use of cameras with artificial intelligence (AI) and computer vision to enhance occupational health and safety systems. It is an applied research project with a mixed methodology approach, non-experimental design, of explanatory and propositive type for which it was focused on industrial welding workshops in the department of Atlántico. As a result, the technical proposal and the strategic plan for the implementation of a system based on AI and computer vision are presented, which represents an innovative technical solution to reduce occupational accidents caused by non-compliance with the use of PPE.
Descripción
Palabras clave
Elementos de protección personal (EPP), Inteligencia artificial (IA), Visión por computadora, Machine Learning, Redes neuronales y convolucionales, Seguridad y salud en trabajo (SST)
