Uso de inteligencia artificial para la identificación de piezas mecánicas utilizando una camara

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dc.contributor.advisorBarrero Pérez, Jaime Guillermo
dc.contributor.authorHernández Espinosa, Junior Gonzalo
dc.contributor.authorNiño Torres, Brayan Arley
dc.date.accessioned2024-03-04T01:11:52Z
dc.date.available2021
dc.date.available2024-03-04T01:11:52Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021
dc.description.abstractLa inteligencia artificial (A/) y la industria son dos conceptos que a día de hoy van de la mano. Sedice que esta última ha pasado a una era más “digitalizada” gracias a la tecnología moderna] Porconsiguiente, este proyecto busca hacer su aporte a la industria usando las redes neuronales artifi- ciales, inteligencia artificial. En este trabajo de grado se realizó cabo el entrenamiento de una red neuronal para la clasificaciónde objetos tales como tuercas, arandelas, tornillos. Para su ejecución, se presentan dos frameworksde trabajo. El primero, la API de tensorflow, la cual se implementó en el sistema operativo Windows,de manera local, usando una tarjeta de gráficos (GPU) Nvidia, y su software de desarrollo: CUDA yCuDNN; y aXeleRate, se ejecutó en la nube usando la herramienta Google Colaboraty. Estos objetosse mueven sobre una banda transportadora en medio de otros objetos a clasificar, a lo largo de ella,se captura de una imagen, la cual corresponde a una “sección” de la banda transportadora que seráanalizada por un microcontrolador, capacitado a nivel de hardware, software y programación paradetectar y caracterizar los objetos por su tamaños y clases. Al mismo tiempo, el microcontrolador llevará a cabo un conteo de cuáles y cuantas piezas han sido clasificadas, información que se mostraráen pantalla.
dc.description.abstractenglishArtificial intelligence (AI) and industry are two concepts that go hand in hand today. The latter is said to have moved into a more “digitized” era thanks to modern technology1 . Therefore, this project seeks to make its contribution to the industry using artificial neural networks, artificial intelligence. In this degree work, the training of a neural network for the classification of objects such as nuts, washers, screws is carried out. For its execution, two frameworks are presented. The tensorflow API, which was implemented in the Windows operating system, locally, using an Nvidia graphics card (GPU), and its development software: CUDA and CuDNN; and aXeleRate, it was run in the cloud using the Google Colaboraty tool. These objects move on a conveyor belt in the middle of other objects to be classified, along it, an image is allowed to be captured, which corresponds to a “section” of the conveyor belt that will be analyzed by a microcontroller, trained at the hardware, software and programming level to detect and characterize objects by their sizes and classes. At the same time, the microcontroller will carry out a count of which and how many pieces have been classified, information that will be displayed on the screen
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40966
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectDetección De Objetos
dc.subjectInteligencia Artificial
dc.subjectVisión Por Computador
dc.subjectAprendizaje Profundo
dc.subject.keywordObject Detection
dc.subject.keywordArtificial Intelligence
dc.subject.keywordComputer Vision
dc.subject.keywordDeep Learning
dc.titleUso de inteligencia artificial para la identificación de piezas mecánicas utilizando una camara
dc.title.englishUse of artificial intelligence for identification of mechanical partsusing a camera []
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Electrónica