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2019
Control de calidad basado en visi\u00f3n artificial para la detecci\u00f3n de defectos superficiales sobre carrocer\u00edas en movimiento, clasificaci\u00f3n mediante t\u00e9cnicas de Deep learning<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tOrganismo: AVI \u00a0
Programa: Consolidaci\u00f3n de la Cadena de Valor Empresarial 2019 (N\u00ba Expediente: INNCAD00\/19\/070)<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n
Desarrollo de un sistema ligero y r\u00e1pido basado en visi\u00f3n artificial que permita realizar una detecci\u00f3n preliminar de defectos superficiales sobre carrocer\u00edas de veh\u00edculos autom\u00f3viles en movimiento (en la l\u00ednea de producci\u00f3n), con geometr\u00edas complejas.
Realizaci\u00f3n de una clasificaci\u00f3n de los defectos detectados utilizando tecnolog\u00edas de deep-learning, aunque no se descartan otras opciones de machine-learning. Para levar a cabo la clasificaci\u00f3n de defectos por tipolog\u00eda ser\u00e1 necesario capturar im\u00e1genes de alta resoluci\u00f3n. El m\u00e9todo apropiado para tomar estas im\u00e1genes, se decidir\u00e1 a partir de un estudio que se realizar\u00e1 durante la ejecuci\u00f3n de este proyecto. Los m\u00e9todos que ser\u00e1n evaluados y estudiados ser\u00e1n los esc\u00e1neres 3D basados en l\u00e1seres o los sistemas multi-c\u00e1mara con iluminaci\u00f3n estructurada.
Esta actuaci\u00f3n ha sido financiada por la AVI.<\/p>\n
<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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