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This work has been funded by European Commission through the Horizon Europe project "Multi-Modal and Multi-Aspect Holistic Human-Robot Interaction (FORTIS)", grant ID 101135707.

Análisis de autorías institucional

Villalonga, AlbertoAutor (correspondencia)Cruz, Yarens JAutor o CoautorHaber, Rodolfo EAutor o Coautor
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Reunión

Enhancing Quality Inspection in Zero-Defect Manufacturing Through Robotic-Machine Collaboration

Publicado en: - 2024-01-01 (), DOI: 10.1109/ROBOT61475.2024.10797427

Autores: Villalonga, Alberto; Cruz, Yarens J; Alfaro, Diego; Haber, Rodolfo E; Martinez-Lastra, Jose L; Castano, Fernando

Afiliaciones

CSIC UPM, Ctr Automat & Robot, Arganda Del Rey, Spain - Autor o Coautor
Tampere Univ, Fac Engn & Nat Sci, Tampere, Finland - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Ctr Automat & Robot, CSIC, Arganda Del Rey, Spain - Autor o Coautor

Resumen

The modern industrial sector is placing a growing emphasis on sustainability and efficiency. The concept of Industry 5.0 builds upon Industry 4.0, aiming to combine human skills with advanced technologies to create flexible and responsive manufacturing systems. This paper discusses Zero Defect Manufacturing (ZDM), which emphasizes the production of flawless components from the beginning. The paper introduces a pilot line for ZDM, which includes a collaborative robotic quality inspection system that integrates artificial vision and AI decision-making. The system consists of a manipulator robot, an industrial camera, an AI IoT node utilizing a segmentation algorithm for quality control based on YOLO V10, a human operator, and an Autonomous Mobile Robot (AMR) to ensure the safety of the human operator. All these components are interconnected using MQTT and ROS2. The results of the pilot line demonstrate significant improvements in quality control, reduced waste, and enhanced operational efficiency, all of which are in line with the principles of Industry 5.0.

Palabras clave
Collaborative robotsComputer visionFailure analysisHuman operatorHuman safetyHuman skillsIndustrial robotsIndustrial sectorInspectionMachine learninMachine learningMachine-learningMobile robotsPilot lineQuality controlQuality inspectionRobot learningRobot-machine interactionSmart manufacturingZero defectsZero-defect

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

2025-05-06:

  • WoS: 1
  • Scopus: 1
Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-05-06:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 13 (PlumX).
Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Finland.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (VILLALONGA JAEN, ALBERTO) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido VILLALONGA JAEN, ALBERTO.