Determinación de características físicas de elementos mecánicos mediante machine learning
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Resumo
Introducción. Uno de los problemas cotidianos de las personas es verificar el estado de diversas autopartes que se distribuyen en grandes cantidades, debido a que de ello dependen varios almacenes de repuestos que distribuyen piezas mecánicas para satisfacer a los clientes y su entorno en general. Para cubrir tales necesidades se han desarrollado redes neuronales artificiales que clasificarán estos elementos según sus características físicas. La adquisición de piezas mecánicas en la industria del automóvil se repite en innumerables ocasiones, por lo que pueden comprar piezas mecánicas defectuosas. Objetivo. Clasificación de elementos mecánicos mediante redes neuronales artificiales para su uso en control de calidad en sus características físicas. Metodología. Se aplica una metodología de recopilación de datos que ayudarán a entrenar a la red neuronal artificial. La red neuronal artificial podrá determinar el estado de calidad del elemento mecánico basándose en los datos de imágenes recopiladas y actuará como entrenamiento de la red neuronal en el siguiente proceso. Resultados. En la prueba final se utilizaron 200 uniones metálicas de estas clasificadas y se observó que 10 tenían defectos físicos. Conclusión. Las redes neuronales convolucionales se pueden utilizar para clasificar piezas mecánicas, extraer sus características de imágenes y luego utilizarlas como base de datos de redes neuronales. Área de estudio general: Ingeniería. Área de estudio específica: Ingeniería automotriz. Tipo de estudio: original.
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