Clasificación por visión artificial del nivel de desgaste en neumáticos para vehículos automotores

Se presenta un proyecto centrado en la mejora de un banco de pruebas para la evaluación y clasificación de desgastes en neumáticos, mediante la incorporación de tecnología de visión artificial. Para abordar esta problemática, se propone una metodología basada en la evaluación de diferentes tipos y n...

Full description

Autores:
Niño Camargo, Juan Sebastián
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/20328
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/20328
Palabra clave:
Testing bench
Tire wear
Artificial intelligence
Tire model
Parameters identification
Artificial neural networks
Mechanical design
Mechatronic
Technological innovations
Mecatrónica
Innovaciones tecnológicas
Banco de pruebas
Desgaste de neumáticos
Inteligencia artificial
Identificación de parámetros
Redes neuronales
Diseño mecanico
Modelo de neumáticos
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description Se presenta un proyecto centrado en la mejora de un banco de pruebas para la evaluación y clasificación de desgastes en neumáticos, mediante la incorporación de tecnología de visión artificial. Para abordar esta problemática, se propone una metodología basada en la evaluación de diferentes tipos y niveles de desgaste de los neumáticos, utilizando técnicas de visión artificial para clasificarlos y predecir su vida útil. Mediante la solución propuesta, se busca resolver los problemas estructurales del banco de pruebas existente y dotarlo de capacidades mejoradas para una evaluación más precisa. Este enfoque proporcionará información confiable a talleres y montallantas, así como a los usuarios, al tomar decisiones fundamentadas sobre el reemplazo de neumáticos, optimizando su rendimiento y seguridad en carretera.
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Para abordar esta problemática, se propone una metodología basada en la evaluación de diferentes tipos y niveles de desgaste de los neumáticos, utilizando técnicas de visión artificial para clasificarlos y predecir su vida útil. Mediante la solución propuesta, se busca resolver los problemas estructurales del banco de pruebas existente y dotarlo de capacidades mejoradas para una evaluación más precisa. Este enfoque proporcionará información confiable a talleres y montallantas, así como a los usuarios, al tomar decisiones fundamentadas sobre el reemplazo de neumáticos, optimizando su rendimiento y seguridad en carretera.1 INTRODUCCION 11 2 JUSTIFICACION 12 3 OBJETIVO GENERAL 13 3.1 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 13 4 ESTADO DEL ARTE 14 4.1 Antecedentes 14 4.2 Estado bibliográfico 16 5 MARCO TEORICO 20 6 METODOLOGIA 39 7 DESARROLLO Y DISEÑO 42 7.1 Según el objetivo #1 42 7.2 Según el objetivo #2 43 7.2.1 Pruebas Estructurales con puesta en marcha 43 7.2.2 Resultados pruebas estructurales de puesta en marcha 47 7.2.3 Diseño y selección de soluciones 48 7.3 Según el objetivo #3 95 7.3.1 Primera toma imágenes. 95 7.3.2 Evaluación del algoritmo clasificador. 96 7.3.3 Segunda toma de imágenes. 101 7.4 Según el objetivo #4 103 7.4.1 Algoritmo de aprendizaje. 103 7.4.2 Sinergia del algoritmo con el sitio web. 110 7.5 Según el objetivo #5 112 8 CRONOGRAMA 113 9 CONCLUSIONES 114 10 TRABAJOS FUTUROS 116 11 REFERENCIAS 117 12 ANEXOS 122PregradoA project focused on the improvement of a test bank for the evaluation and classification of tire wear, through the incorporation of technology of artificial vision. To address this problem, we propose a methodology based on the evaluation of different types and levels of tire wear, using artificial vision techniques to classify them and predict their useful life. Through the proposed solution, seeks to solve the structural problems of the test bench and provide it with enhanced capabilities for more comprehensive assessment accurate. This approach will provide reliable information to workshops and lift trucks, as well as users, when making decisions based on the replacement of tires, optimizing their performance and road safety.Un projet axé sur la amélioration d'une banque de tests pour l'évaluation et la classification des l'usure des pneus, grâce à l'incorporation de la technologie de vision artificielle. Pour remédier à ce problème, nous proposons une méthodologie basée sur l’évaluation de différents types et niveaux de l'usure des pneus, en utilisant des techniques de vision artificielle pour les classer et prévoir leur durée de vie utile. Grâce à la solution proposée, cherche à résoudre les problèmes structurels du banc d'essai et lui fournir des capacités améliorées pour une évaluation plus complète précis. Cette approche fournira des informations fiables aux ateliers et chariots élévateurs, ainsi que les utilisateurs, lors de la prise de décisions basée sur le remplacement des pneumatiques, optimisant leur performance et sécurité routière.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Clasificación por visión artificial del nivel de desgaste en neumáticos para vehículos automotoresClassification by artificial vision of the level of wear in tires for motor vehiclesIngeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceTesting benchTire wearArtificial intelligenceTire modelParameters identificationArtificial neural networksMechanical designMechatronicTechnological innovationsMecatrónicaInnovaciones tecnológicasBanco de pruebasDesgaste de neumáticosInteligencia artificialIdentificación de parámetrosRedes neuronalesDiseño mecanicoModelo de neumáticosOrozco, P., Fabella, M. 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