SISTEMAS AUTOMATIZADOS DE CONTROL DE CALIDAD

Autor: SALAMANCA MIÑO SANTIAGO.
Año: 2004.
Universidad: NACIONAL DE EDUCACIÓN A DISTANCIA [www.uned.es].
Centro de lectura: E.T.S. INGENIEROS INDUSTRIALES.
Centro de realización: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES..

Resumen: La visión por computador tiene como fin extraer e interpretar información bajo diversos niveles de complejidad utilizando la imagen de la escena. Una de las formas de lograr este objetivo es mediante la creación de modelos que permitan analizar de forma efectiva las características de la escena. En esta tesis se proponen nuevas técnicas para la creación de modelos esféricos en vistas parciales y para objetos de forma libre con el objetivo de ser aplicados a problemas de reconocimiento y posicionamiento. En primer lugar, se ha realizado una revisión de las distintas técnicas de modelado de datos 3D mediante mallas poligonales. A continuación , se define un porcedimiento para adaptar los modelos esféricos existentes a modelos para vistas parciales, definiendo nuevas propiedades topológicas sobre la esfera teselada. Como último paso de la técnica de modelado , se propone un método de fusión de los modelos parciales con el fin de obtener un modelo complejo del objeto. En esta fase se incluye una técnica que permite obtener una mejora en la regularización de los modelos totales. Como aplicación de los modelos propuestos se desarrolla un algoritmo de reconocimiento de vistas parciales basado en el acoplamiento de éstas sobre el modelo completo. Este algoritmo aplica de forma secuencial distintos invariantes globales que van reduciendo los posibles candidatos y las distintas zonas de acoplamiento en torno a ellos. Todas las técnicas propuestas en esta tesis, tanto de modelado como de aplicación al reconocimiento, son validadas experimentalmente a partir de los datos de rango obtenidos con un sensor de rango.

Autor: DIAZ FERNANDEZ ANA MARIA.
Año: 2006.
Universidad: OVIEDO [www.uniovi.es].
Centro de lectura: DPTO. INGE. ELEC. ELECTRO. DE COMPU. Y SISTE..
Centro de realización: DPTO. INGENIERIA ELECTRICA, ELECTRONICA DE COMPUTADORES Y SISTEMAS.

Resumen: El acero es una aleación hierro carbono cuyas propiedades dependen de dos factores: la composición química y la calidad. Ambos factores son determinantes para las aplicaciones prácticas para las que una determinada clase de acero es válido. Al hablar de calidad del acero se entiende principalmente presencia de defectos tales como grietas, inclusiones, defectos de forma o segregación central, que es el problema analizado en esta Tesis. La segregación central es un fenómeno asociado a la solidificación de metales y aleaciones, consistente en una no uniformidad de la composición química. En el caso concreto del acero, éste contiene elementos de aleación tales como el cromo, fósforo, azufre, vanadio....algunos de los cuales están formando solutos que son más solubles en el sólido que en el líquido, de manera que durante la solidificación del acero en los procesos de colada, estos compuestos tienden a abandonar el sólido recién formado y enriquecer el líquido remanente. En el caso estudiado en esta Tesis, el acero solidifica formando desbastes de acero en los que, por efecto de la segregación, se aprecia una acumulación de estos solutos en la línea central del desbaste que puede originar el fallo del producto final. El objetivo de esta Tesis, es desarrollar un modelo basado en algoritmos de aprendizaje automático con capacidad para predecir la severidad de la segregación central en los citados desbastes de acero. Para ello se han seleccionado cuatro técnicas de modelado: regresión líneal, redes neuronales, mapas topográficos autoorganizados y al algoritmo fuzzy GAP que es una combinación entre programación genética y algoritmos genéticos para el diseño de un sistema borroso. Los resultados obtenidos permiten concluir que el problema de la segregación es modeable mediante las técnicas empleadas, ofreciendo los mejores resultados en SOM en cuanto a capacidad de predicción y el algoritmos fuzzy GAP en cuanto a capacidad de explicación del fenómeno. Además, se aprecia dependencia del fenómeno del contenido en azufre del acero, siendo necesario clasificar los datos de entrada en función de este parámetro y desarrollar para cada grupo diferentes modelos con diferentes parámetros de entrada.