[ES] Este trabajo consistió en diseñar, implementar y evaluar diferentes arquitecturas de redes neuronales convolucionales aplicadas al control de calidad de naranjas durante la fase de clasificación antes de su encajado. ...[+]
[ES] Este trabajo consistió en diseñar, implementar y evaluar diferentes arquitecturas de redes neuronales convolucionales aplicadas al control de calidad de naranjas durante la fase de clasificación antes de su encajado. Estas redes neuronales debían detectar los pezones, los culos y los defectos sobre las imágenes de naranjas capturadas en una línea de producción.
Inicialmente, el trabajo se centró en la creación y edición de forma supervisada de un conjunto de imágenes bien etiquetadas. Para ello, se utilizó la herramienta de etiquetado datasets.ai2.upv.es/oranges disponible en el Instituto de Automática e Informática Industrial (ai2). Posteriormente se diseñaron distintas arquitecturas de redes neuronales y se optimizaron cada una de ellas sobre el espacio de hiperparámetros utilizando Python y Pytorch. Finalmente, se evaluaron las distintas arquitecturas propuestas, utilizando como criterios de optimización tanto las tasas de aciertos como los costes temporales.
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[EN] This work consisted of designing, implementing and evaluating different convolutional neural network architectures applied to the quality control of oranges during the classification phase before packing. These neural ...[+]
[EN] This work consisted of designing, implementing and evaluating different convolutional neural network architectures applied to the quality control of oranges during the classification phase before packing. These neural networks had to detect pedicels, bottoms, and defects on images of oranges captured on a production line.
Initially, work focused on supervised creation and editing of a dataset of well-labeled images. For this, the labeling tool datasets.ai2.upv.es/oranges available at the Institute of Industrial Automation and Informatics (ai2) was used. Subsequently, different neural network architectures were designed and each one was optimized on the hyperparameter space using Python and Pytorch. Finally, the different proposed architectures were evaluated, using both the accuracies and the temporary costs as optimization criteria.
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[CA] El presente Trabajo Final del Máster Universitario en Construcciones e Instalaciones Industriales
aborda el diseño y cálculo de la estructura e instalaciones básicas de fontanería, saneamiento y
ventilación estática ...[+]
[CA] El presente Trabajo Final del Máster Universitario en Construcciones e Instalaciones Industriales
aborda el diseño y cálculo de la estructura e instalaciones básicas de fontanería, saneamiento y
ventilación estática no forzada de un edificio industrial para el desarrollo de la actividad de una
carpintería metálica, ubicado en el término municipal de Catadau (Valencia).
El cálculo estructural se ha llevado a cabo mediante la ayuda del software informático de CYPE
Ingenieros (herramientas GENERADOR DE PÓRTICOS y CYPE3D), mientras que para el cálculo de
las instalaciones se han utilizado hojas de cálculo desarrolladas en Excel.
El desarrollo del TFM ha sido supervisado en todo momento por los tutores, profesores de la
universidad, D. Héctor Saura Arnau y D. Vicente Samuel Fuertes Miquel, a quienes les dedico mi
más sincero agradecimiento por el apoyo prestado.
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