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    Sistema automatizado de detección de defectos en piezas metálicas mediante ensayos no destructivos con ultrasonidos

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    TesisCRG.pdf (4.461Mb)
    Identificadores
    URI: http://hdl.handle.net/10902/1135
    ISBN: 978-84-616-1307-6
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    Autoría
    Rodriguez González, CristinaAutoridad Unican
    Fecha
    2012-10-29
    Director/es
    Pérez Oria, Juan MaríaAutoridad Unican
    Publicado en
    Tesis Doctorales en Red (TDR)
    Editorial
    Universidad de Cantabria
    Enlace a la publicación
    http://www.tesisenred.net/handle/10803/90838
    Palabras clave
    Ultrasonidos
    Método de pulso-eco
    Ensayos no destructivos
    Reconocimiento de patrones
    Ultrasounds
    Pulse-echo method
    Nondestructive testing
    Pattern recognition
    Resumen/Abstract
    RESUMEN: Esta Tesis Doctoral presenta un sistema automatizado de inspección no destructiva de materiales usando ultrasonidos para la detección de heterogeneidades en piezas metálicas, en concreto, de acero al carbono de tipo S275JR. Para ello, se han utilizado guías lineales que se han automatizado con motores paso a paso cuyos movimientos se controlan desde el computador, mediante una aplicación gráfica diseñada específicamente para este trabajo. Una vez detectados los defectos, se permite una posterior clasificación de los defectos según morfología, posición y tamaño con programas que utilizan algoritmos basados en Reconocimiento de Patrones. Tras su ejecución se obtienen los informes de resultados indicando la estimación de los datos buscados.
     
    ABSTRACT: This Thesis presents an automated system to the inspection of materials using ultrasounds to the detection of heterogeneities in metallic pieces, in particular, carbon steel S275JR. For that, it used linear guides that have been automated with stepper motors, whose movements are controlled from the computer using a graphic application designed specifically to this research. When defects are detected, it allows the later classification of defects according to their morphology, size and position with programs that use algorithms based on Pattern Recognition. After execution of the programs, results reports provide an optimal estimation of expected data.
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