Redes neuronales artificiales para la inspección óptica en el control de calidad de PCB

dc.contributor.advisorGiraldo Ramos, Frank Nixonspa
dc.contributor.authorRodriguez Cadena, Katherinspa
dc.date.accessioned2017-10-25T19:44:51Z
dc.date.available2017-10-25T19:44:51Z
dc.date.created2017-10-29spa
dc.descriptionEste artículo es el resultado del trabajo de investigación acerca de la aplicación de un algoritmo de RNA (redes neuronales artificiales) para la toma de decisiones en el proceso de inspección visual automática AOI (Automatic Optical Inspeccion) para el control de calidad para empresa de prototipos electrónicos, generando modelos para el aseguramiento de la calidad en el producto PCBs (Printed Circuit Board), abarcando los campos de toma de decisiones, gestión de calidad, procesos productivos, sistemas de computación neuronal y visión artificial entre otros. Se pretende desarrollar un algoritmo de RNA que provea un acercamiento al reconocimiento y percepción humano a la hora de realizar una inspección de calidad al producto final, basado en el análisis y reconocimiento de imágenes. Se presentan los conceptos teóricos explorados y los resultados obtenidos. Inicialmente se realizó una definición del problema a modelar, a continuación, se realizó el procesamiento de los datos, se seleccionó el modelo de red neuronal artificial a aplicar, luego se realizaron los ajustes pertinentes al modelo para finalmente obtener una simulación y validación del mismo mediante el método de Histograma.spa
dc.description.abstractThis paper is the result of the research on the ANN (artificial neural network) algorithm applied in decision making in the process of AOI (Automatic Optical Inspection) for quality control for electronic prototyping company, generating models for the assurance of Quality in the PCBs (Printed Circuit Board) product, covering the fields of decision making, quality management, production processes, neural computer systems and artificial vision among others. It is intended to develop an algorithm of ANN that provides an approach to human recognition and perception when performing a quality inspection of the final product, based on image analysis and recognition. We present the theoretical concepts explored and the results obtained. Initially a problem definition was made to model, then the data processing was performed, the artificial neural network model to be applied was selected, then the relevant adjustments were made to the model to finally obtain a simulation and validation of the same by the Histogram method.spa
dc.format.mimetypepdfspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/6960
dc.language.isospaspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional*
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectVisión artificialspa
dc.subjectGestión de la calidadspa
dc.subjectToma de decisionesspa
dc.subjectAlgoritmo de RNAspa
dc.subject.keywordArtificial visionspa
dc.subject.keywordQuality managementspa
dc.subject.keywordDecision makingspa
dc.subject.keywordRNA algorithmspa
dc.subject.lembIngeniería de producción - Tesis y disertaciones académicasspa
dc.subject.lembRedes neurales (Computadores)spa
dc.subject.lembAseguramiento de la calidadspa
dc.subject.lembVisión por computadorspa
dc.titleRedes neuronales artificiales para la inspección óptica en el control de calidad de PCBspa
dc.title.titleenglishArtificial neural networks for optical inspection in PCBS quality controlspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa

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