Sistema de visión artificial aplicado a la detección de anomalías en baldosas

RESUMEN : El proyecto "Sistema de visión artificial aplicado a la detección de anomalías en baldosas" se centró en desarrollar y evaluar un modelo para la detección de anomalías en baldosas de cerámica. Utilizando un dataset de imágenes de baldosas, se implementó el modelo DFR (Deep Feature Reconstruction) en su versión basada en la red VGG19, ajustando y preprocesando las imágenes para mejorar la exactitud comparado con el modelo que actualmente se usa en Corona, llamado PIXAI. En este trabajo se realizaron múltiples iteraciones, se probaron diversas técnicas de preprocesamiento y ajustes del modelo, culminando en el modelo 044_Modelo_Recortadas_PCA, que demostró un rendimiento superior en todas las métricas clave. Los resultados obtenidos indican una mejora significativa en la reducción de falsos positivos y un aumento en la precisión de detección de anomalías comparado con PIXAI, lo que se traduce en importantes beneficios económicos y operacionales para la empresa. Este modelo no solo mejora el proceso de clasificación de baldosas, sino que también ofrece un enfoque práctico para su implementación en un entorno de producción real.

• Autores: Matteucci Lopera, Jacobo; Rodriguez Cadavid, Luisa María
• Tipo de recurso: Tesis
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/40403
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/40403
• Palabra clave: Análisis de datos; Data analysis; Visión por computador; Computer vision; Procesamiento de imágenes; Image processing; Visión artificial; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/