Construcción base de datos con imágenes de diferentes tipos de tornillos para posterior uso en aplicaciones y clasificación con inteligencia artificial.

Abstract

Con el pasar del tiempo la inteligencia artificial ha tomado mayor relevancia dentro de los procesos industriales, dado que por medio de máquinas muchas actividades que se realizaban de manera manual se pueden programar y de esa manera, ahorrar tiempo y dinero. Es por ello, este proyecto tiene como objetivo construir base de datos con imágenes de diferentes tipos de tornillos para posterior uso en aplicaciones y clasificación con inteligencia artificial, empleando un protocolo reproducible creado mediante la red SqueezeNet. La metodología desarrollada en este trabajo de investigación es de tipo descriptivo, debido a que utiliza el método de análisis sobre datos específicos para responder a la pregunta inicial, además permite el uso de variables que establece la construcción del protocolo. El Procedimiento que se va a emplear para desarrollar los objetivos planteados es: Identificar los diferentes tipos de tornillos utilizados en los procesos industriales, tomar fotografías de los tornillos, procesar las fotografías, entrenar el modelo y probar el modelo para comprobar su eficiencia. Con la aplicación de esta investigación, se logró clasificar la muestra de las piezas metálicas según su campo de aplicación, en este caso, se estableció seis categorías que corresponden a los usos más habituales dentro de la cotidianidad. Además, con la creación de la ficha técnica se puede conocer detalladamente propiedades físicas y mecánicas que contribuye al operario a seleccionar la pieza indicada.