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...
- 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
- 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)
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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. |
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