Arquitectura para el control visual de ensamblajes en Industria 4.0 basado en aprendizaje profundo
type: CreativeWork
description: En Costa Rica, el tipo de empresa que sobresale en el mercado es el de las Micro, Pequeñas y Medianas Empresas (MiPyMEs). Para este tipo de empresas, la calidad y consistencia de los productos son elementos diferenciadores para competir en el mercado. Además, estás empresas tiene recursos económicos limitados para implementar tecnologías que le permitan incursionar en la cuarta revolución industrial. Aunque las MiP y MEs, y en concreto las del sector manufacturero, son consideradas uno de los motores económico del país, estás entidades no suelen tener ayudas del gobierno para desarrollarse digitalmente. Esto situación nos motivó a plantear un estudio para encontrar la manera en que se puede ayudar a las MiP y MEs a mejorar los procesos de manufactura. Debido principalmente a que en este tipo de negocios se basan en trabajos manuales, con personal poco cualificado; por lo que estos elementos afectan directamente la calidad de los productos desde su concepción. Se planteó un sistema de control de calidad visual que ayude a controlar la calidad durante la fase de producción, incentivando así el desarrollo de productos de calidad. Para este propósito se plantean soluciones basadas en técnicas de Visión por computadora (CV), junto con algoritmos de Machine Learning y arquitecturas de Deep Learning. Esta tesis doctoral se inició realizando una revisión del estado del arte sobre los procesos de interacción humano-robot (HRI), sistemas de control automático de calidad en los sistemas de producción, aplicación de la CV en entornos de manufactura, utilización de arquitecturas de Deep Learningy las bases de datos de imágenes de herramientas, piezas y componentesr equeridos para la manufactura. Así como bases de datos de vídeos de acciones. El resultado del estudio sirvió como base para el desarrollo del estado del arte y el conocimiento de las técnicas actuales de Deep Learning que permiten identificar objetos y acciones; particularmente para el control de la producción con op…
abstract: En Costa Rica, el tipo de empresa que sobresale en el mercado es el de las Micro, Pequeñas y Medianas Empresas (MiPyMEs). Para este tipo de empresas, la calidad y consistencia de los productos son elementos diferenciadores para competir en el mercado. Además, estás empresas tiene recursos económicos limitados para implementar tecnologías que le permitan incursionar en la cuarta revolución industrial. Aunque las MiP y MEs, y en concreto las del sector manufacturero, son consideradas uno de los motores económico del país, estás entidades no suelen tener ayudas del gobierno para desarrollarse digitalmente. Esto situación nos motivó a plantear un estudio para encontrar la manera en que se puede ayudar a las MiP y MEs a mejorar los procesos de manufactura. Debido principalmente a que en este tipo de negocios se basan en trabajos manuales, con personal poco cualificado; por lo que estos elementos afectan directamente la calidad de los productos desde su concepción. Se planteó un sistema de control de calidad visual que ayude a controlar la calidad durante la fase de producción, incentivando así el desarrollo de productos de calidad. Para este propósito se plantean soluciones basadas en técnicas de Visión por computadora (CV), junto con algoritmos de Machine Learning y arquitecturas de Deep Learning. Esta tesis doctoral se inició realizando una revisión del estado del arte sobre los procesos de interacción humano-robot (HRI), sistemas de control automático de calidad en los sistemas de producción, aplicación de la CV en entornos de manufactura, utilización de arquitecturas de Deep Learningy las bases de datos de imágenes de herramientas, piezas y componentesr equeridos para la manufactura. Así como bases de datos de vídeos de acciones. El resultado del estudio sirvió como base para el desarrollo del estado del arte y el conocimiento de las técnicas actuales de Deep Learning que permiten identificar objetos y acciones; particularmente para el control de la producción con op…
author: Zamora Hernández, Mauricio Andrés
keywords: Industria 4.0, Aprendizaje profundo, Ensambles, Manufactura, Control visual, Aprendizaje automático
date published: 2020
date modified: 2026-07-24T00:51:57Z
provider: University of Alicante
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: University of Alicante