Clasificación de las condiciones de aceros D2 mediante huellas de indentación empleando redes neuronales convolucionales

El estudio de la dureza de los materiales es fundamental para determinar su calidad, posibles fallos, usos y minimizar las pérdidas generadas durante el proceso de producción. Para ello deben cumplirse algunos criterios y asegurar una alta calidad. Por lo tanto, en este trabajo se presenta un nuevo...

Full description

Autores:

Buitrago Diaz, Juan Camilo

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2022

Institución:

Universidad de Ibagué

Repositorio:

Repositorio Universidad de Ibagué

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/4850

Acceso en línea:

https://hdl.handle.net/20.500.12313/4850

Palabra clave:

Redes neuronales convolucionales
Huella de identación
Condicines de Acero D2 - Clasificación
Redes neuronales convolucionales
Transfer learning
Dureza vickers
Recubrimiento
Acero D2
Convolutional neural networks
Transfer learning
Vickers hardness
Coating
D2 Steel

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openAccess

License

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