«Diseño e Implementación de un Sistema de Detección de Fallas en Impresoras 3D de Filamento Fundido Utilizando Procesamiento de Imágenes», se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) que presentaron los ahora ingenieros Gustavo Ariel Amarilla Fernández y Fernando Melgarejo González, como prueba final para egresar de la carrera de Ingeniería Electrónica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA). La defensa del trabajo se realizó exitosamente el viernes 02 de Septiembre de 2022, en el Salón Auditorio de CITEC de la Institución, ubicado en Isla Bogado – Luque.

La impresión 3D en la industria ofrece grandes ventajas. Sirve para agilizar procesos y eficientizar la manufactura. En un proceso de diseño es muy importante tener un prototipo del objeto de manera a visualizar defectos posibles. Para ello, la impresión 3D en la industria es la mejor herramienta que se puede utilizar, ya que en cuestión de horas se puede obtener un modelo conceptual que permita ver físicamente la forma general del objeto. La impresora 3D puede presentar fallas a la hora de realizar alguna impresión, por lo que en una empresa dedicada al rubro de las impresoras 3D, se realizó un análisis acerca de dichas fallas. En base a estos datos, se propuso el Trabajo Final de Grado, que comprende el desarrollo y puesta en funcionamiento de un sistema de detección de fallas en impresiones 3D haciendo uso del procesamiento de imágenes.

Se implementó el sistema capaz de detectar fallas y fue aplicado en impresoras 3D con tecnología de Modelado por Deposición Fundida. Se hizo uso del procesamiento de imágenes como herramienta para dicho propósito, utilizando librerías de código abierto. Se utilizó una cámara web para capturar imágenes y así crear una base de datos de impresiones con y sin fallas que luego serán utilizadas como referencia para el sistema de detección. El procesado de las imágenes se realizó utilizando como herramienta el Raspberry Pi.