Muñoz Poupin, Tomás Alberto2025-04-172025-04-172021-12https://repositorio.usm.cl/handle/123456789/74499Dentro de la industria salmonera, la inspección de las jaulas de cultivo es una actividad crucial para mantener en buen estado la infraestructura y evitar accidentes que puedan generar daños en la producción y al ecosistema. Dadas las condiciones de operación con las cuales se trabaja en la industria, mantener dichas líneas en buen estado representa un desafío. Actualmente, la inspección manual es el método predominante para determinar el estado en que se encuentran las líneas de fondeo, ya sea mediante buzos o robots submarinos teleoperados. Dentro de los desafíos asociados a la inspección, se encuentra la precisión con la cual se realiza el análisis durante la inspección, la frecuencia con la cual se puede realizar las observaciones y la seguridad del personal. La incorporación de robots submarinos teleoperados (ROV’s) ha permitido mejorar el proceso de inspección, permitiendo realizar los registros de forma más seguras y con más detalle, debido a que el material obtenido durante el proceso de inspección, puede ser almacenado para un posterior análisis. Dado que la tendencia de la industria es a incorporar en mayor medida robots submarinos, se abre la posibilidad de aprovechar el potencial de dichos dispositivos y generar soluciones que continúen optimizando las tareas de inspección. En este trabajo se genera un modelo de caracterización para las líneas de fondeo, que consta de un sistema de detección de líneas, basado en la transformada de Hough y un sistema de extracción de características que permite generar métricas para evaluar el estado de las líneas de fondeo. El sistema está diseñado para ser ejecutado en un sistema embebido, o bien, en un computador con material de video, lo cual permite analizar el material en más de una ocasión. Los resultados obtenidos son analizados en términos de la calidad de detección y la calidad de las características extraídas, también se analiza la eficiencia computacional de los algoritmos desarrollados. Finalmente, se concluye la factibilidad de ser utilizado en aplicaciones embebidas dentro de la industria, además, se revisa los principales desafíos encontrados y el trabajo a futuro a realizar.Within the salmon farming industry, the inspection of the culture cages is a crucial activity to maintain the infrastructure in good condition and to avoid accidents that could cause damage to the production and the ecosystem. Given the operating conditions under which the industry works, keeping these lines in good condition represents a challenge. Currently, manual inspection is the predominant method for determining the condition of the lines. Among the challenges associated with inspection are the accuracy with which the analysis is performed during the inspection, the frequency with which observations can be made, and the safety of personnel. The incorporation of teleoperated underwater robots (ROV’s) has improved the inspection process, allowing safer and more detailed searches, since the material obtained during the inspection process can be stored for later analysis. Given that the industry trend is to incorporate more underwater robots, it opens the possibility of taking advantage of the potential of these devices and generate solutions that continue to optimize the inspection tasks. In this work, a characterization model for mooring lines is generated, which consists of a line detection system based on the Hough transform and a feature extraction system that allows to generate metrics to evaluate the state of the mooring lines. The system is designed to be run on an embedded system, or on a computer with video material, which allows to analyze the material on more than one occasion. The results obtained are analyzed in terms of the quality of detection and the quality of the extracted features, The computational efficiency of the developed algorithms is also analyzed. Finally, the feasibility of being used in embedded applications within the industry is concluded, in addition, the main challenges encountered and the future work to be done are reviewed.57 páginasesPisciculturaProcesos de inspecciónSistemas computarizadosinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess3560900287736