Sistema de clasificación de tornillos y tuercas utilizando visión artificial con aprendizaje profundo

Abstract

RESUMEN: El presente documento describe el Trabajo Fin de Grado con título Sistema de clasificación de tornillos y tuercas utilizando visión artificial con aprendizaje profundo, llevado a cabo en la Universidad de Cantabria. Actualmente, gracias al desarrollo de la computación, se intenta que muchos procesos puedan realizarse de forma automática y autónoma, es decir, sin la ayuda de una persona. La mayoría de estas labores son sencillas y repetitivas, lo cual facilita que los trabajadores que las realizan sean sustituidos por máquinas y provoca en los trabajadores un cambio de roles y habilidades. Todo esto, se tiene en cuenta en la conocida Industria 4.0, la cual se introduce en este trabajo. Este proyecto se centra en el desarrollo de un sistema de clasificación de herramientas, en este caso tuercas y tornillos, a partir de un proceso de visión artificial que se apoya en Deep Learning, concretamente en redes neuronales convolucionales. Generalmente, este tipo de redes presentan buenos resultados en aplicaciones similares a la de nuestro proyecto. Además, se explican los conceptos básicos tanto del campo de la visión artificial clásica, como de la nueva visión artificial que se apoya en el aprendizaje automático.

ABSTRACT: This document describes the Final Degree Project entitled "Screws and Nuts classification system using Deep Learning machine vision", carried out at the University of Cantabria. Currently, thanks to the development of computation, many processes can be carried out automatically and autonomously, that is, without the help of a person. Most of these tasks are simple and repetitive, which makes it easier for the workers who perform them to be replaced by machines and causes workers to change their roles and skills. All this is taken into account in the well-known Industry 4.0, which is introduced in this work. This project focuses on the development of a tool classification system, in this case nuts and bolts, based on an artificial vision process that relies on Deep Learning, specifically on convolutional neural networks. Generally, this type of networks show good results in applications similar to that of our project. In addition, the basic concepts of both classical machine vision and the new machine vision based on machine learning are explained.