Metrología automatizada: Caracterización de elementos mecánicos con visión artificial y redes neuronales
En el informe se detalla como fue pensado el programa, cuáles son los objetivos detrás de su creación y la metodología necesaria para un proyecto relacionado con la metrología automatizada. El proyecto es desarrollado mediante Python y está al final del documento, con lo que es de libre uso y abiert...
- Autores:
-
Buitrago Velasco, Daniel Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/73378
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/73378
- Palabra clave:
- Eslabones binarios
Redes neuronales
Visión por computador
Metrología
Ingeniería
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En el informe se detalla como fue pensado el programa, cuáles son los objetivos detrás de su creación y la metodología necesaria para un proyecto relacionado con la metrología automatizada. El proyecto es desarrollado mediante Python y está al final del documento, con lo que es de libre uso y abierto a sugerencias. |
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El proyecto es desarrollado mediante Python y está al final del documento, con lo que es de libre uso y abierto a sugerencias.Este proyecto propone un programa enfocado en la caracterización automática de eslabones binarios, elementos fundamentales en numerosas estructuras mecánicas. Su esencia radica en el uso de una simple fotografía del elemento, a partir de la cual se derivan sus dimensiones más relevantes y se identifican sus modos de falla predominantes. Este proceso de evaluación se lleva a cabo mediante la integración de técnicas de visión por computadora e inteligencia artificial. La combinación de estas tecnologías no solo acelera la identificación de potenciales fallas, sino que también proporciona datos cruciales para la toma de decisiones informadas. Este proyecto se encuentra en la intersección entre la tecnología digital y el análisis de componentes mecánicos, ofreciendo una alternativa automática a los métodos de metrología tradicionales, siendo accesible para todo público y con un nivel de precisión aceptable.This project proposes a program focused on the automatic characterization of binary links, fundamental elements in numerous mechanical structures. Its particularity lies in the use of a simple photograph of the element, from which its most relevant dimensions are derived and its predominant failure modes are identified. This evaluation process is carried out by integrating computer vision and artificial intelligence techniques. The combination of these technologies not only accelerates the identification of potential failures, but also provides crucial data for informed decision-making. This project is located at the intersection between digital technology and the analysis of mechanical components, offering an automatic alternative to traditional metrology methods, being accessible to the public and with an acceptable level of precision.Ingeniero MecánicoPregrado55 paginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería MecánicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería MecánicaMetrología automatizada: Caracterización de elementos mecánicos con visión artificial y redes neuronalesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPEslabones binariosRedes neuronalesVisión por computadorMetrologíaIngenieríaBig Data. (24 de 12 de 2019). Funciones de pérdida en Machine Learning. Obtenido de sitiobigdata.com: https://sitiobigdata.com/2019/12/24/funciones-comunes-de-perdida-en-el-aprendizaje-automatico/Engineering Solved. (17 de Julio de 2016). 4. Lifting Lug Analysis - Simplified. Obtenido de youtube.com/@engineeringsolved2698: https://www.youtube.com/watch?v=oYzKEvcra8s&ab_channel=EngineeringSolvedGarcia Garcia , P. P. (2013). Reconocimiento de imágenes utilizando redes neuronales artificiales. Madrid, España: DOCTA Complutense. Obtenido de Universidad Computense Madrid.Geeks For Geeks. (4 de Junio de 2023). Find and Draw Contours using OpenCV | Python. Obtenido de geeksforgeeks.org: https://www.geeksforgeeks.org/find-and-draw-contours-using-opencv-python/HWANG , W. M., & CHEN, H. M. (1995). Synthesis of Kinematic Chains with Two Inversions. Tainan, Taiwan: Department of Mechanical Engineering, National Cheng Kung University.IBM. (2012). ¿Qué es la inteligencia artificial? Obtenido de ibm.com: https://www.ibm.com/mx-es/topics/artificial-intelligenceIBM. (2014). ¿Qué es una red neuronal? 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Obtenido de grupo.us.es: https://grupo.us.es/gtocoma/pid/pid10/doc.htm202014164Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=gtsFvdAAAAAJvirtual::60-10000-0003-2797-8212virtual::60-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000705918virtual::60-146deea4d-7f2c-4bcf-b367-56a9ef59d55avirtual::60-146deea4d-7f2c-4bcf-b367-56a9ef59d55avirtual::60-1ORIGINALMetrología automatizada.pdfMetrología automatizada.pdfapplication/pdf2231652https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/5fa4a585-b1f9-48d4-8b4b-f7c71008adaa/downloadaf165d4d3f6f1853731a646ec5e2730fMD55autorizacion tesis.pdfautorizacion tesis.pdfHIDEapplication/pdf386088https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/c81a7bf4-a26b-40b0-86b6-02c911fc845a/download11da82480b196dbeaf20b80c61141471MD56CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8908https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/d653e503-c3fe-4cc9-bedc-cf15959d6873/download0175ea4a2d4caec4bbcc37e300941108MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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