Redes neuronales artificiales para la inspección óptica en el control de calidad de PCB

Este artículo es el resultado del trabajo de investigación acerca de la aplicación de un algoritmo de RNA (redes neuronales artificiales) para la toma de decisiones en el proceso de inspección visual automática AOI (Automatic Optical Inspeccion) para el control de calidad para empresa de prototipos electrónicos, generando modelos para el aseguramiento de la calidad en el producto PCBs (Printed Circuit Board), abarcando los campos de toma de decisiones, gestión de calidad, procesos productivos, sistemas de computación neuronal y visión artificial entre otros. Se pretende desarrollar un algoritmo de RNA que provea un acercamiento al reconocimiento y percepción humano a la hora de realizar una inspección de calidad al producto final, basado en el análisis y reconocimiento de imágenes. Se presentan los conceptos teóricos explorados y los resultados obtenidos. Inicialmente se realizó una definición del problema a modelar, a continuación, se realizó el procesamiento de los datos, se seleccionó el modelo de red neuronal artificial a aplicar, luego se realizaron los ajustes pertinentes al modelo para finalmente obtener una simulación y validación del mismo mediante el método de Histograma.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/6960
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/6960
• Palabra clave: Visión artificial; Gestión de la calidad; Toma de decisiones; Algoritmo de RNA; Ingeniería de producción - Tesis y disertaciones académicas; Redes neurales (Computadores); Aseguramiento de la calidad; Visión por computador; Artificial vision; Quality management; Decision making; RNA algorithm
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