Aplicación del modelo de red neuronal Perceptron Multicapa al procesamiento digital de imágenes en la fase de control de calidad para productos terminados
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TextoIdioma: Español Editor: La Paz: Universidad Privada San Francisco de Asís, Carrera de Ingeniería de Sistemas, 2008Descripción: 98 p. Tapa dura 29 cmTema(s): Ingeniería de Sistemas | Control de calidad | La Paz | Red neuronal | Perceptron Multicapa | Proceso industrialClasificación CDD: SIS0011 Nota de disertación: Tesis de Grado presentada para la obtención del Grado Académico de Licenciatura en Ingeniería de Sistemas – Universidad Privada San Francisco de Asís, La Paz, 2008. – Tutor: Lic. Julio Javier Chávez Rodríguez Resumen: En la actualidad las empresas o fábricas persiguen obtener las certificaciones que las normas de calidad ISO (Organización Internacional para la Estandarización) otorgan. Debido a que estas certificaciones garantizan en cierta medida la calidad de un producto mediante controles exhaustivos, asegurándose de que todos los procesos que han intervenido en su fabricación operan dentro de las características establecidas, implementando para ello sistemas computarizados para el control de calidad clasificando los gajos malos de los buenos o aceptables.
Teniendo en cuenta nuestro país, se han realizado estudios relacionados con redes neuronales en diferentes tipos de sistemas y con el fin de resolver un problema en particular.
La empresas que se dedican a la fabricación de productos plásticos emplean como materia prima la Resina Plástica, la cual se presenta en pequeños gránulos de menos de medio centímetro de diámetro llamados “Pellets”, los cuales son elaborados y adquiridos en color natural (sin color).
En el proceso productivo se presentan algunos problemas relacionados con la materia prima (Pellets). Estos problemas suelen suceder cuando algunos gránulos llegan de otro color (más opacos) o tienen alguna mancha (pequeña o grande), como también vienen unidos o de diferentes tamaños en un mismo lote. Como consecuencia de lo mencionado al momento de la elaboración del producto se generan diferentes defectos de fabricación.
La presente tesis abordará el defecto de fabricación llamado “Puntos Negros”, ya que este es el que ocurre con mayor frecuencia; estos son partículas negras que resultan de los problemas mencionados anteriormente.
Por lo que la aplicación del modelo de Red Neuronal Perceptron Multicapa al procesamiento digital de imágenes, mejorará la clasificación de productos terminados en buen estado y en estado defectuoso para optimizar el proceso de control de calidad.
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Tesis
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Tesis | SIS0011 M533a T (Navegar estantería) | Disponible | 2020-0232 |
Tesis de Grado presentada para la obtención del Grado Académico de Licenciatura en Ingeniería de Sistemas – Universidad Privada San Francisco de Asís, La Paz, 2008. – Tutor: Lic. Julio Javier Chávez Rodríguez
En la actualidad las empresas o fábricas persiguen obtener las certificaciones que las normas de calidad ISO (Organización Internacional para la Estandarización) otorgan. Debido a que estas certificaciones garantizan en cierta medida la calidad de un producto mediante controles exhaustivos, asegurándose de que todos los procesos que han intervenido en su fabricación operan dentro de las características establecidas, implementando para ello sistemas computarizados para el control de calidad clasificando los gajos malos de los buenos o aceptables.
Teniendo en cuenta nuestro país, se han realizado estudios relacionados con redes neuronales en diferentes tipos de sistemas y con el fin de resolver un problema en particular.
La empresas que se dedican a la fabricación de productos plásticos emplean como materia prima la Resina Plástica, la cual se presenta en pequeños gránulos de menos de medio centímetro de diámetro llamados “Pellets”, los cuales son elaborados y adquiridos en color natural (sin color).
En el proceso productivo se presentan algunos problemas relacionados con la materia prima (Pellets). Estos problemas suelen suceder cuando algunos gránulos llegan de otro color (más opacos) o tienen alguna mancha (pequeña o grande), como también vienen unidos o de diferentes tamaños en un mismo lote. Como consecuencia de lo mencionado al momento de la elaboración del producto se generan diferentes defectos de fabricación.
La presente tesis abordará el defecto de fabricación llamado “Puntos Negros”, ya que este es el que ocurre con mayor frecuencia; estos son partículas negras que resultan de los problemas mencionados anteriormente.
Por lo que la aplicación del modelo de Red Neuronal Perceptron Multicapa al procesamiento digital de imágenes, mejorará la clasificación de productos terminados en buen estado y en estado defectuoso para optimizar el proceso de control de calidad.
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