Visual inspection using deep learning techniques for industrial manufacturing processes with class imbalance and limited labeled data
En los últimos años se ha utilizado la visión por ordenador para realizar inspecciones visuales en procesos industriales. Sin embargo, el procesamiento de imágenes convencional se limita a escenarios muy controlados y a tareas específicas como la lectura e identificación de códigos de barras, el cal...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- masterThesis
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/53233
- Palabra clave:
- Visión por computador
Aprendizaje profundo
Aprendizaje de maquina
U-Net
Segmentación semántica
Inteligencia artificial
Procesamiento de imágenes
Redes neuronales
Redes neuronales convolucionadas
Keras
Inspección visual
Desbalanceo de clases
Optimizacion
Aprendizaje de transferencia
Aprendizaje supervisado
Ciencia de datos
Inspección de superficie
Laminas de acero
Extracción de características
Xception
Redes neuronales artificiales
Computer vision
Deep learning
Machine learning
Artificial intelligence
Semantic segmentation
Image processing
Neural networks
Keras
Visual inspection
Class imbalance
Convolutional neural networks
U-Net
Optimization
Image segmentation
Transfer learning
Supervised learning
Deepwise separable convolution
Data science
Surface inspection
Steel sheets
Feature extraction
Xception
Artificial neural networks
Maestría en ingeniería industrial - Tesis y disertaciones académicas
Inteligencia artificial
Robótica
Redes neuronales (Computadores)
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional