dc.contributor.advisor | Mantilla Peñalba, Luis Fernando | |
dc.contributor.author | Salas Serrano, Daniel | |
dc.contributor.other | Universidad de Cantabria | es_ES |
dc.date.accessioned | 2024-07-29T07:42:58Z | |
dc.date.issued | 2024-07-19 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10902/33317 | |
dc.description.abstract | Este Proyecto de Fin de Máster tratará sobre el desarrollo de un proyecto industrial que consistirá en la integración, en una línea de fabricación real perteneciente a la empresa SEG Automotive S.A.U., de un sistema de control de calidad que se sustenta en tecnología de visión artificial con modelos de aprendizaje profundo. Este proyecto consiste en determinar la ausencia de defectos en los alternadores que son producidos en esta línea. En concreto, se llevará a cabo el entrenamiento de un algoritmo de inteligencia artificial que será capaz de detectar los defectos para los que ha sido entrenado y que se comunicará con diferentes sistemas auxiliares, como cámaras o autómatas programables, para posibilitar la retirada de los productos defectuosos. Para alcanzar los objetivos de este proyecto, se aplicará una metodología “agile” y se utilizarán diferentes tecnologías punteras tanto de software como de hardware. Se desarrollará desde el estudio previo y presupuesto del proyecto hasta la validación final del sistema instalado por parte del cliente, con las métricas de precisión correspondientes. Los objetivos que persigue este trabajo son: el completo desarrollo y puesta en operación de un sistema de visión artificial dedicado al control de calidad industrial y, junto a ello, aplicar novedosas tecnologías de inteligencia artificial en el campo de la producción y fabricación, así como en el campo de las máquinas eléctricas | es_ES |
dc.description.abstract | This Master’s Thesis Project will focus on the development of an industrial project involving the integration, within an actual manufacturing line owned by SEG Automotive S.A.U., of a quality control system based on artificial vision technology employing deep learning models. The project aims to determine the absence of defects in the alternators produced on this production line. Specifically, it involves training an artificial intelligence algorithm capable of detecting the defects for which it has been trained. This algorithm will interface with various auxiliary systems to enable the removal of defective products. To achieve the project's objectives, a comprehensive methodology will be applied, employing various cutting-edge software and hardware technologies. The process will encompass everything from the initial project study and budgeting to the final validation of the installed system by the client, incorporating corresponding precision metrics. The objectives pursued by this project encompass the complete development and operational implementation of an artificial vision system dedicated to industrial quality control. Additionally, it aims to apply innovative artificial intelligence technologies in the field of production, manufacturing, and within the domain of electric machinery | es_ES |
dc.format.extent | 133 p. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | © Daniel Salas Serrano | es_ES |
dc.subject.other | Proyecto técnico | es_ES |
dc.subject.other | Visión artificial | es_ES |
dc.subject.other | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject.other | Technical project | es_ES |
dc.subject.other | Computer vision | es_ES |
dc.subject.other | Artificial intelligence | es_ES |
dc.title | Implementación de un sistema de visión artificial basado en algoritmos de "deep learning" para garantizar la calidad en la producción de alternadores de la empresa SEG Automotive | es_ES |
dc.title.alternative | Implementation of an artificial vision system based on Deep Learning algorithms to ensure quality in the production of alternators at SEG autmotive company | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | embargoedAccess | es_ES |
dc.description.degree | Máster en Ingeniería Industrial | es_ES |
dc.embargo.lift | 2029-07-19 | |
dc.date.embargoEndDate | 2029-07-19 | |