Descripción Funcional del Sistema

Resumen del proceso

El sistema opera de forma completamente autónoma una vez que el usuario registra su prenda en la interfaz web y la coloca en la entrada de la banda transportadora. El proceso completo incluye 8 etapas secuenciales gestionadas por la rutina maestra en Raspberry Pi.

Etapas del proceso

Etapa 1 — Registro de prenda en la interfaz web

El cliente accede a la plataforma web (luiscortesmunoz.github.io/Planchaduria), crea su cuenta con autenticación Firebase, selecciona el tipo de prenda, material y cantidad. El sistema genera automáticamente un código QR único vinculado al pedido, almacenado en Firebase Realtime Database.

Etapa 2 — Validación del QR en el HMI

El cliente presenta su código QR frente a la cámara integrada en el HMI físico (Raspberry Pi 3 con pantalla táctil). El sistema valida el ID del pedido contra la base de datos Firebase. Al confirmar la validación, el HMI muestra el estado del pedido y el proceso físico queda habilitado para iniciar.

Etapa 3 — Detección de prenda (Sensor S1 — barrera infrarroja)

El cliente coloca la prenda en la entrada de la banda transportadora. El sensor de barrera infrarroja (S1) detecta la presencia de la prenda al interrumpir el haz de luz. La señal llega al PLC Micro850 (dirección 000004), que activa el motor de la banda.

Parámetro Valor
Tipo de sensor Barrera infrarroja
Dirección PLC 000004
Etapa interna ESPERA_SENSOR1

Etapa 4 — Avance y captura fotográfica con IA

La banda avanza durante 45 segundos hasta la estación de fotografía. Una Raspberry Pi 3 con cámara captura una imagen de la prenda y ejecuta el modelo keras_model.h5 (clasificador binario: Camisa / Playera, entrenado con Google Teachable Machine). El resultado y la fotografía se suben al backend en Render y quedan registrados en Firebase Storage como evidencia de recepción.

Parámetro Valor
Tiempo de avance previo 45 segundos
Modelo IA keras_model.h5 — Keras / TensorFlow
Clases detectadas Camisa / Playera
Etapa interna FOTO

Etapa 5 — Planchado automatizado con UR3 (Sensor S2)

La banda avanza hasta que el sensor inductivo S2 (dirección 000005) detecta la prenda en posición de planchado. El PLC envía la señal al UR3 vía Modbus TCP. El robot ejecuta la rutina correspondiente al tipo de prenda:

La plancha está montada en el efector final del UR3 mediante un agarrador impreso en PLA.

Parámetro Valor
Sensor de posición Inductivo S2 — 000005
Comunicación robot Modbus TCP · IP 192.168.3.71 · Puerto 30002
Señales RX74 (recepción) / TX71 (transmisión)
Waypoints por rutina 7
Tiempo de rutina ~15 segundos
Etapa interna UR3

Etapa 6 — Salida y pistón (Sensor S3)

Finalizado el planchado, la banda avanza hasta el sensor inductivo S3 (dirección 000006), que marca el fin del proceso. El motor se detiene. El ESP32 (conectado por serial a COM3 / 115200 baud) activa el pistón eléctrico durante 9 segundos, empujando la prenda hacia el gancho de salida para que el cliente la recoja.

Parámetro Valor
Sensor de salida Inductivo S3 — 000006
Actuador Pistón eléctrico — ESP32
Tiempo pistón extendido 9 segundos
Avance final 60 segundos
Etapa interna PISTON → AVANCE_FINAL_60S

Etapa 7 — Finalización y trazabilidad en Firebase

El sistema actualiza el estado del pedido en Firebase como “Listo para entrega”. El dashboard web y el HMI reflejan la finalización. La fotografía de evidencia queda almacenada en Firebase Storage. El ciclo termina y el sistema retorna al estado de espera (STOP).

Resumen de tiempos del proceso

Etapa Duración
Avance hasta estación de foto 45 segundos
Captura y clasificación IA ~3 segundos
Avance hasta posición UR3 Variable (sensor S2)
Rutina de planchado UR3 ~15 segundos
Avance hasta sensor S3 Variable (sensor S3)
Extensión del pistón 9 segundos
Avance final y paro 60 segundos

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