Browsing by Author "Argomedo Toribio, Diego Ignacio"
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Thesis Desarrollo de un modelo de inspección de uniones soldadas mediante inspección visual con inteligencia artificial y visión computacional(Universidad Técnica Federico Santa María, 2024) Argomedo Toribio, Diego Ignacio; Departamento de Mecánica; Duque Ramirez, Pablo AndresEl presente trabajo tiene como objetivo el desarrollo de un modelo automatizado para la inspección de uniones soldadas utilizando líquidos penetrantes, inteligencia artificial (IA) y visión computacional. La industria contemporánea se topa con restricciones en los métodos de revisión manual, tales como la variabilidad en los resultados, largos periodos de evaluación y la tendencia a fallos humanos. Para enfrentar estos retos, este proyecto sugiere la implementación de tecnologías de vanguardia que incrementan la exactitud en un 40% en comparación con la inspección manual, disminuyen los periodos de evaluación en un 80% y mejoran la rastreabilidad del proceso de inspección (Tulip, s.f.). El modelo producido utiliza Redes Neuronales Convolucionales (CNN), un método que la Inteligencia Artificial a menudo utiliza para el estudio de imágenes y la categorización de patrones complejos. Estas redes se generaron a partir de un dataset de más de 100 imágenes de soldaduras previamente procesadas, consiguiendo así la identificación automática de discontinuidades esenciales como fisuras, porosidades y socavaciones. Para garantizar el cumplimiento de estándares de calidad y seguridad, se establecieron normas internacionales como ASTM E165/E165M e ISO 3452, las cuales establecen pautas técnicas para la revisión con líquidos penetrantes. El desarrollo del modelo incluyó diversas etapas clave, desde el diseño de una arquitectura óptima, preprocesamiento y normalización de imágenes, hasta su entrenamiento en entornos computacionales avanzados utilizando herramientas como Google Colab. Se realizó su evaluación a través de indicadores de rendimiento como precisión, sensibilidad y especificidad, logrando un desempeño destacado con una precisión del 80% en pruebas de clasificación en entornos industriales reales. Además, el uso de la matriz de confusión simplificó la detección de puntos fuertes y áreas para optimizar. Con los principios de la Industria 4.0, este modelo fomenta la adopción de tecnologías emergentes, impulsando la automatización y digitalización de los procesos de control de calidad en soldaduras. Su integración no solo mejora la inspección, sino que también representa un avance significativo en la transformación digital del sector industrial.
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