Detección y clasificación de elementos de fijación aeronáutica mediante técnicas de machine learning
Autor
Ruiz Lozano, LeandroDirector/a
Cavas Martínez, Francisco; Díaz Carrillo, SebastiánEscuela/Centro
Escuela Internacional de Doctorado de la Universidad Politécnica de CartagenaUniversidad
Universidad Politécnica de CartagenaPrograma de doctorado
Programa de Doctorado en Tecnologías IndustrialesFecha de lectura
2021-06-07Fecha de publicación
2021Editorial
Leandro Ruiz LozanoPalabras clave
Estructuras de aeronavesTecnologías de la automatización
Dispositivos electroópticos
Maquinaria Industrial especializada
Aprendizaje automático
Machine learning
Inteligencia artificial
Resumen
[SPA] El sector aeronáutico es uno de los principales motores económicos y tecnológicos de la industria actual, habiendo experimentado un crecimiento sostenido durante las últimas décadas. En este marco, se están realizando importantes inversiones para la automatización de procesos, con el objetivo de mejorar las precisión y calidad global de los mismos y al mismo tiempo reducir los tiempos de fabricación. Los sistemas de medición sin contacto, y en concreto aquellos basados en visión artificial son usualmente empleados en diferentes fases de los procesos de fabricación, tanto para el correcto posicionamiento de piezas, como para la verificación de calidad del proceso llevado a cabo. Los sistemas de visión actuales están usualmente basados en técnicas convencionales de procesado de imagen como la segmentación por niveles de intensidad, o la detección de blobs. Estas técnicas están limitadas en cuanto a la amplitud de escenarios que son capaces de abordar con garantías, de modo que es ...
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