Uso de inteligencia artificial para la identificación de piezas mecánicas utilizando una camara

La inteligencia artificial (A/) y la industria son dos conceptos que a día de hoy van de la mano. Sedice que esta última ha pasado a una era más “digitalizada” gracias a la tecnología moderna] Porconsiguiente, este proyecto busca hacer su aporte a la industria usando las redes neuronales artifi- cia...

Full description

Autores:
Hernández Espinosa, Junior Gonzalo
Niño Torres, Brayan Arley
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/40966
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40966
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Detección De Objetos
Inteligencia Artificial
Visión Por Computador
Aprendizaje Profundo
Object Detection
Artificial Intelligence
Computer Vision
Deep Learning
Rights
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
Description
Summary:La inteligencia artificial (A/) y la industria son dos conceptos que a día de hoy van de la mano. Sedice que esta última ha pasado a una era más “digitalizada” gracias a la tecnología moderna] Porconsiguiente, este proyecto busca hacer su aporte a la industria usando las redes neuronales artifi- ciales, inteligencia artificial. En este trabajo de grado se realizó cabo el entrenamiento de una red neuronal para la clasificaciónde objetos tales como tuercas, arandelas, tornillos. Para su ejecución, se presentan dos frameworksde trabajo. El primero, la API de tensorflow, la cual se implementó en el sistema operativo Windows,de manera local, usando una tarjeta de gráficos (GPU) Nvidia, y su software de desarrollo: CUDA yCuDNN; y aXeleRate, se ejecutó en la nube usando la herramienta Google Colaboraty. Estos objetosse mueven sobre una banda transportadora en medio de otros objetos a clasificar, a lo largo de ella,se captura de una imagen, la cual corresponde a una “sección” de la banda transportadora que seráanalizada por un microcontrolador, capacitado a nivel de hardware, software y programación paradetectar y caracterizar los objetos por su tamaños y clases. Al mismo tiempo, el microcontrolador llevará a cabo un conteo de cuáles y cuantas piezas han sido clasificadas, información que se mostraráen pantalla.