Visual analysis of fatigue in Industry 4.0

The performance of manufacturing operations relies heavily on the operators’ performance. When operators begin to exhibit signs of fatigue, both their individual performance and the overall performance of the manufacturing plant tend to decline. This research presents a methodology for analyzing fatigue in assembly operations, considering indicators such as the EAR (Eye Aspect Ratio) indicator, operator pose, and elapsed operating time. To facilitate the analysis, a dataset of assembly operations was generated and recorded from three different perspectives: frontal, lateral, and top views. The top view enables the analysis of the operator’s face and posture to identify hand positions. By labeling the actions in our dataset, we train a deep learning system to recognize the sequence of operator actions required to complete the operation. Additionally, we propose a model for determining the level of fatigue by processing multimodal information acquired from various sources, including eye blink rate, operator pose, and task duration during assembly operations.Open Access funding provided thanks to the CRUE-CSIC agreement with Springer Nature. “A way of making Europe” European Regional Development Fund (ERDF) and MCIN/AEI/10.13039/501100011033 for supporting this work under the MoDeaAS project (grant PID2019-104818RB-I00)

Automatic Learning Improves Human-Robot Interaction in Productive Environments: A Review

In the creation of new industries, products and services -- all of which are advances of the Fourth Industrial Revolution -- the human-robot interaction that includes automatic learning and computer vision are elements to consider since they promote collaborative environments between people and robots. The use of machine learning and computer vision provides the tools needed to increase productivity and minimizes delivery reaction times by assisting in the optimization of complex production planning processes. This review of the state of the art presents the main trends that seek to improve human-robot interaction in productive environments, and identifies challenges in research as well as in industrial - technological development in this topic. In addition, this review offers a proposal on the needs of use of artificial intelligence in all processes of industry 4.0 as a crucial linking element among humans, robots, intelligent and traditional machines; as well as a mechanism for quality control and occupational safety.This work has been funded by the Spanish Government [TIN2016-76515-R] grant for the COMBAHO project, supported with Feder funds

Ecos de la academia: Revista de la Facultad de Educación, Ciencia y Tecnología - FECYT Nro 6

Ecos de la academia, Revista de la Facultad de Educación Ciencia y Tecnología es una publicación científica de la Universidad Técnica del Norte, con revisión por pares a doble ciego que publica artículos en idioma español, quichua, portugués e inglés. Se edita con una frecuencia semestral con dos números por año.En ella se divulgan trabajos originales e inéditos generados por los investigadores, docentes y estudiantes de la FECYT, y contribuciones de profesionales de instituciones docentes e investigativas dentro y fuera del país, con calidad, originalidad y relevancia en las áreas de ciencias sociales y tecnología aplicada.Modelos multidimensionales del bienestar en contextos de enseñanza- aprendizaje: una revisión sistemática. Nuevas tendencias para el área académica de la Publicidad en la zona 1 del Ecuador. Propuesta de un curso de escritura académica bajo la base de modelos experienciales. Aproximación al estudio de las emociones. Seguimiento a egresados y graduados para actualizar el perfil de egreso y profesional. Impacto de la Gerencia de Calidad en el clima organizacional en Educación Básica. Comunicación efectiva del gerente educativo orientada al manejo de conflictos en el personal docente. Meritocracia: Democratización o exclusión en el acceso a la educación superior en Ecuador. Asertividad y desempeño académico en estudiantes universitarios. La creatividad en la formación profesional. Aspectos metodológicos en el proceso de enseñanza- aprendizaje de la gimnasia en estudiantes de Educación Física. English Language Learning Interaction through Web 2.0 Technologies. La sistematización de la práctica educativa y su relación con la metodología de la investigación. El ozono y la oxigenación hiperbárica: una vía para mejorar la recuperación en lesiones deportivas. La labor tutorial: Independencia del aprendizaje en el contexto universitario. Motivación hacia la profesión docente en la Enseñanza Secundaria. El uso académico de Facebook y WhatsApp en estudiantes universitarios... La educación superior en Ecuador: situación actual y factores de mejora de la calidad. El Proyecto de Investigación “Imbabura Étnica”

Centrality evolution of the charged-particle pseudorapidity density over a broad pseudorapidity range in Pb-Pb collisions at root s(NN)=2.76TeV

Peer reviewe

Arquitectura para el control visual de ensamblajes en Industria 4.0 basado en aprendizaje profundo

En Costa Rica, el tipo de empresa que sobresale en el mercado es el de las Micro, Pequeñas y Medianas Empresas (MiPyMEs). Para este tipo de empresas, la calidad y consistencia de los productos son elementos diferenciadores para competir en el mercado. Además, estás empresas tiene recursos económicos limitados para implementar tecnologías que le permitan incursionar en la cuarta revolución industrial. Aunque las MiP y MEs, y en concreto las del sector manufacturero, son consideradas uno de los motores económico del país, estás entidades no suelen tener ayudas del gobierno para desarrollarse digitalmente. Esto situación nos motivó a plantear un estudio para encontrar la manera en que se puede ayudar a las MiP y MEs a mejorar los procesos de manufactura. Debido principalmente a que en este tipo de negocios se basan en trabajos manuales, con personal poco cualificado; por lo que estos elementos afectan directamente la calidad de los productos desde su concepción. Se planteó un sistema de control de calidad visual que ayude a controlar la calidad durante la fase de producción, incentivando así el desarrollo de productos de calidad. Para este propósito se plantean soluciones basadas en técnicas de Visión por computadora (CV), junto con algoritmos de Machine Learning y arquitecturas de Deep Learning. Esta tesis doctoral se inició realizando una revisión del estado del arte sobre los procesos de interacción humano-robot (HRI), sistemas de control automático de calidad en los sistemas de producción, aplicación de la CV en entornos de manufactura, utilización de arquitecturas de Deep Learningy las bases de datos de imágenes de herramientas, piezas y componentesr equeridos para la manufactura. Así como bases de datos de vídeos de acciones. El resultado del estudio sirvió como base para el desarrollo del estado del arte y el conocimiento de las técnicas actuales de Deep Learning que permiten identificar objetos y acciones; particularmente para el control de la producción con operarios. Por lo que se logró evidenciar que no existían soluciones inteligentes basada en visión que permitan controlar secuencias de ensamble en la producción manual. Tras este estudio del estado del arte, se ha propuesto una arquitectura de visión por computador, reconocimiento de objetos y acciones, además de un lenguaje descriptivo. Se compone de tres módulos principales, el primero de ellos se encarga del procesamiento visual; donde se identifican los objetos y sus ubicaciones, también se reconocen las acciones ejecutadas por el operario. El segundo módulo se encarga del procesamiento del lenguaje que describe las acciones, que va ser utilizado luego para evaluar la ejecución del operario. Y el último módulo se encarga de tomar las salidas de los dos módulos anteriores, para determinar si realmente realiza el ensamble como está estipulado. Además, la arquitectura es capaz de establecer cuáles son las acciones siguientes que debe realizar el operario, para proveerle información de las herramientas o partes que debe tomar para continuar y minimizar los errores por uso incorrecto de herramientas o partes. Es importante señalar que, además de la arquitectura, este trabajo también genera como resultado, dos bases de datos. Debido a que, durante la investigación del estado del arte tampoco se logró determinar la existen-da de bases de datos para el entrenamiento de redes para la detección de herramientas o acciones de manufactura. La primera base de datos es de imágenes de herramientas, partes y componentes comunes de manufactura y la segunda se compone de videos de acciones comunes en los procesos de ensamblaje. También se propuso la generación de un lenguaje que permite describir las acciones necesarias para un proceso de ensamble. Mediante una secuencia de manufactura descrita con este lenguaje, se puede comparar un proceso de manufactura con las instrucciones que se van detectando en tiempo real. Determinando si el operario sigue los pasos tal y como fueron diseñados por los expertos en el diseño de productos. Este lenguaje, en conjunto con el módulo de verificación de acciones, permite que el sistema genere predicciones de las siguientes instrucciones o acciones

Analysis of the supply chain risk of a PBO company with Fuzzy AHP

Under the multiplicity of risk factors and subjectivity in the common methods of risk rating, the application of the Fuzzy-AHP is proposed. It seeks to establish effective strategies for supply chain risk management in a Project-based Organization (PBO). The qualitative and quantitative assessment of the risk is determined. Levels of vulnerability related to supply chain operations are observed, which mainly affect internal operations and relationships with network actors. This situation results in overruns, delays and unforeseen events that impact the development of projects, compromising performance levels of the organization and its image to customers

Deep learning-based visual control assistant for assembly in Industry 4.0

Product assembly is a crucial process in manufacturing plants. In Industry 4.0, the offer of mass-customized products is expanded, thereby increasing the complexity of the assembling phase. This implies that operators should pay close attention to small details, potentially resulting in errors during the manufacturing process owing to its high level of complexity. To mitigate this, we propose a novel architecture that evaluates the activities of an operator during manual assembly in a production cell so that errors in the manufacturing process can be identified, thus avoiding low quality in the final product and reducing rework and waste of raw materials or time. To perform this assessment, it is necessary to use state-of-the-art computer vision techniques, such as deep learning, so that tools, components, and actions may be identified by visual control systems. We develop a deep-learning-based visual control assembly assistant that enables real-time evaluation of the activities in the assembly process so that errors can be identified. A general-use language is developed to describe the actions in assembly processes, which can also be used independently of the proposed architecture. Finally, we generate two datasets with annotated data to be fed to the deep learning methods, the first for the recognition of tools and accessories and the second for the identification of basic actions in manufacturing processes. To validate the proposed method, a set of experiments are conducted, and high accuracy is obtained.This work was funded by the Spanish Government PID2019-104818RB-I00 grant for the MoDeaAS project and TIN2017-89069-R for Tech4Diet project, supported by Feder funds. It was also supported by the University of Alicante grant for PhD studies UAFPU2019-13. We would like to thank Nvidia for their generous hardware donations that made these experiments possible

MDL+ a manufacturing description language to describe and control assembling tasks in industry 4.0

The assembly of products or components by operators in industries is a complex task with recurring problems. In these processes, operators often make errors that can lead to defective products. Therefore, they need to be inspected later to verify their correct assembly. The main problems are caused by several reasons including high employee turnover, lack of experience in manufacturing specific products or confusion in interpreting instructions to assemble similar components. In this paper, a novel structured language aimed to describe the required actions to manufacture a product in industrial assembly environments is presented. The main contribution is to provide a formal language to feed automatic systems that can verify through visual control whether the actions performed by the operator are carried out following the standard described by this language. In general, the use of this formal language will allow to minimize the negative impact of errors during assembly and to reduce waste in many forms in the industry.“A way of making Europe” European Regional Development Fund (ERDF) and MCIN/AEI/10.13039/501100011033 for supporting this work under the MoDeaAS project (grant PID2019-104818RB-I00) and Tech4D-Predict project (grant “PID2020-119144RB-I00). This work has also been supported by the University of Alicante grant for PhD studies UAFPU2019-13

Mexico ants: incidence and abundance along the Nearctic–Neotropical interface

International audienceto explore different aspects of the population and community research of ants at different spatial scales, and to aid in the establishment of conservation policies and actions. There are no copyright restrictions. Please cite this data paper when using its data for publications or teaching events

Mexico's Ants: Who are They and Where do They Live?

International audienc