Uso de inteligencia artificial para identificar posibles errores en el pintado de piezas
La detección de errores en la pintura de piezas generalmente se hace empleando la visión humana la cual puede generar sesgos que afecten la calidad del producto final que comercializan diferentes tipos de empresa, este documento busca proponer un método de detección utilizando el machine learning y...
- Autores:
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Archila Atehortúa, Cristian
Posada Acosta, Simón
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de San Buenaventura
- Repositorio:
- Repositorio USB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/13003
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10819/13003
- Palabra clave:
- 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales
Inteligencia Artificial
Nivel Industrial
Vida cotidiana
Inteligencia artificial
Machine learning
Clasificación de imágenes
Redes neuronales
Visión computacional
Artificial intelligence
Machine learning
Image classification
Neural networks
Computer vision
- Rights
- openAccess
- License
- http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
| Summary: | La detección de errores en la pintura de piezas generalmente se hace empleando la visión humana la cual puede generar sesgos que afecten la calidad del producto final que comercializan diferentes tipos de empresa, este documento busca proponer un método de detección utilizando el machine learning y la visión computación por medio del uso de redes neuronales convolucionales para detectar y clasificar estos errores de manera autónoma ayudando a las empresas a aumentar la competitividad y la calidad de sus productos en el mercado reduciendo los tiempos de inspección y el sesgo que se puede generar al realizar el proceso con la visión humana. |
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