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Diseño e implementación de técnicas de Machine Learning para la detección de defectos superficiales en piezas sometidas a procesos de estampado o fundición

dc.contributor.advisorGarcía Pérez, Diego 
dc.contributor.advisorDíaz Blanco, Ignacio 
dc.contributor.authorGarcía Peña, Daniel
dc.date.accessioned2021-03-03T09:02:28Z
dc.date.available2021-03-03T09:02:28Z
dc.date.issued2021-02-17
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10651/58097
dc.description.abstractHoy en día los controles de calidad en la industria de la manufactura son cada vez más rigurosos e importantes, demandando un control del 100% de la producción, tanto en las características dimensionales como en la detección de existencia de defectos, tanto superficiales como internos de los productos. En este contexto, DSIplus ha centrado sus esfuerzos en el desarrollo de sistemas de medición sin contacto basados en la tecnología de visión artificial. Pese a que estos sistemas son capaces de detectar con gran precisión posibles defectos en la superficie de la pieza, resulta complicado establecer manualmente una serie de umbrales para diferenciar los defectos reales de los denominados falsos positivos (FP). En este proyecto se propone la aplicación de técnicas de Machine Learning con el objetivo de complementar a las técnicas de visión clásicas para la detección de defectos superficiales.spa
dc.language.isospaspa
dc.relation.ispartofseriesMáster Universitario en Ingeniería de Automatización e Informática Industrial
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectMachine Learningspa
dc.subjectAnálisis de datosspa
dc.subjectVisión artificialspa
dc.subjectDetección de defectosspa
dc.titleDiseño e implementación de técnicas de Machine Learning para la detección de defectos superficiales en piezas sometidas a procesos de estampado o fundiciónspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.dcmitextspa


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