TY  - UNPB
UR  - https://oa.upm.es/71345/
ID  - upm71345
CY  - Madrid
A1  - Zulueta Doalto, Asier Daniel
AV  - restricted
N2  - La finalidad de este proyecto es el desarrollo de un sistema de reconocimiento o localización de patrones en imágenes, mediante el uso de computación cognitiva. Este objetivo se lleva a cabo mediante el uso de redes neuronales convolucionales, que reciben sub imágenes de una imagen original y las posiciones de las cuales han sido extraídas. Con esto, somos capaces de localizar patrones concretos en una imagen, con lo cual tendría múltiples posibilidades, tanto en la industria como en el sector servicios. Un caso práctico sería su utilización en distintas cadenas de producción para la localización de componentes en el ensamblaje; pero podría tener muchísimas más aplicaciones sin limitarse a este caso concreto. Además de esto, para asegurarnos de la calidad de las predicciones de la localización del patrón, se lleva a cabo la predicción del error con un perceptrón multicapa, de manera que nos una calidad en las predicciones de la anterior red neuronal convolucional. La aportación fundamental del proyecto es sobre todo mejorar la eficiencia en la cadena de producción optimizando los resultados obtenidos y la seguridad en su proceso de elaboración.
Abstract:
The purpose of this project is the development of a system for recognizing or locating patterns in images, using cognitive computing. This objective is achieved using convolutional neural networks, which receive sub images of an original image and the positions from which they have been extracted. With this, we are able to locate specific patterns in an image, with which we have multiple possibilities, both in industry and in the service sector. A practical case would be its use in different production lines for the location of components in the assembly; but it could have many more applications without being limited to this specific case. In addition to this, to ensure the quality of the predictions of the pattern location, the prediction of the error is carried out with a multilayer perceptron, so that we obtain a quality of the predictions of the previous convolutional neural network. The fundamental contribution of the project is, above all, to improve the efficiency of the production chain, optimizing the results obtained and the safety of the production process.
Y1  - 2022/07//
TI  - Reconocimiento de patrones en imágenes en tiempo real utilizando computación cognitiva
KW  - Reconocimiento de imágenes; Detección de patrones; Redes neuronales convolucionales; Predicción
ER  -