Sistema de detección y clasificación de defectos superficiales en materiales metálicos para aplicaciones de ingeniería mediante visión por computadora /

Sistema de detección y clasificación de defectos superficiales en materiales metálicos para aplicaciones de ingeniería mediante visión por computadora /

El presente trabajo tiene como objetivo, el diseño y desarrollo de un sistema para la identificación y clasificación en tiempo real de defectos superficiales presentes en materiales metálicos, utilizando el procesamiento de imágenes digitales mediante técnicas de transferencia de aprendizaje (Transf...

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מידע ביבליוגרפי
מחבר ראשי: Uriarte de la Cruz, Pablo Jesús
מחברים אחרים: Vargas Osuna, Lidia EstherRamírez Zárate, José Manuel
שפה:spa
יצא לאור: Universidad Autónoma de Baja California, Mexicali. 2023
נושאים:
Procesamiento de imágenes||Técnicas digitales Procesamiento de datos||Tesis y disertaciones académicas||lemb
TA1637.5 U75 2022
גישה מקוונת:https://hdl.handle.net/20.500.12930/10240
תגים: הוספת תג
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id repositorioinstitucional-20.500.12930-10240
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spelling repositorioinstitucional-20.500.12930-102402023-05-14T16:58:29Z Sistema de detección y clasificación de defectos superficiales en materiales metálicos para aplicaciones de ingeniería mediante visión por computadora / Uriarte de la Cruz, Pablo Jesús Vargas Osuna, Lidia EstherRamírez Zárate, José Manuel Procesamiento de imágenes||Técnicas digitales Procesamiento de datos||Tesis y disertaciones académicas||lemb TA1637.5 U75 2022 El presente trabajo tiene como objetivo, el diseño y desarrollo de un sistema para la identificación y clasificación en tiempo real de defectos superficiales presentes en materiales metálicos, utilizando el procesamiento de imágenes digitales mediante técnicas de transferencia de aprendizaje (Transfer Learning). La detección automática y el reconocimiento de defectos superficiales en la industria son objetivos para el desarrollo de nuevas tecnologías en el ámbito de la visión por computadora, con la finalidad de obtener un mayor control de calidad y ventajas competitivas en la producción, por lo tanto, el sistema desarrollado realiza la detección oportuna de defectos superficiales presentes durante el proceso de manufactura de estos materiales. Utilizando un sistema de captura de imágenes, se llevó a cabo el procesamiento de las mismas utilizando los modelos de redes neuronales existentes, previamente entrenados, con el fin de que el sistema fuese capaz de reconocer ciertos patrones en las imágenes, detectar y clasificar todo aquel defecto superficial para el cual fue entrenado. 2023-02-24T03:01:12Z 2023-02-24T03:01:12Z 2022 https://hdl.handle.net/20.500.12930/10240 spa https://drive.google.com/file/d/1KwBvhQruEEpbP3j0TJFdMZG1nwcwgAh/view?usp=sharelink openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4 144 p. pdf application/pdf Mexicali, Baja California. Universidad Autónoma de Baja California, Mexicali.
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TA1637.5 U75 2022
Uriarte de la Cruz, Pablo Jesús
Sistema de detección y clasificación de defectos superficiales en materiales metálicos para aplicaciones de ingeniería mediante visión por computadora /
description El presente trabajo tiene como objetivo, el diseño y desarrollo de un sistema para la identificación y clasificación en tiempo real de defectos superficiales presentes en materiales metálicos, utilizando el procesamiento de imágenes digitales mediante técnicas de transferencia de aprendizaje (Transfer Learning). La detección automática y el reconocimiento de defectos superficiales en la industria son objetivos para el desarrollo de nuevas tecnologías en el ámbito de la visión por computadora, con la finalidad de obtener un mayor control de calidad y ventajas competitivas en la producción, por lo tanto, el sistema desarrollado realiza la detección oportuna de defectos superficiales presentes durante el proceso de manufactura de estos materiales. Utilizando un sistema de captura de imágenes, se llevó a cabo el procesamiento de las mismas utilizando los modelos de redes neuronales existentes, previamente entrenados, con el fin de que el sistema fuese capaz de reconocer ciertos patrones en las imágenes, detectar y clasificar todo aquel defecto superficial para el cual fue entrenado.
author2 Vargas Osuna, Lidia EstherRamírez Zárate, José Manuel
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Uriarte de la Cruz, Pablo Jesús
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publisher Universidad Autónoma de Baja California, Mexicali.
publishDate 2023
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