Diseño, implementación y validación de un sistema de clasificación de piezas e inspección visual de cuadros eléctricos basado en redes neuronales.

Abstract

[ES] El presente proyecto consiste en diseñar, implementar y validar un sistema de inspección visual automático para la clasificación de piezas y un sistema de detección de anomalías en componentes y conexiones en cuadros eléctricos. Para ello, se entrenarán, validarán y testearán diferentes modelos de clasificador con diferentes arquitecturas de red neuronal en TensorFlow. En cuanto al análisis de componentes y conexiones del cuadro eléctrico, se utilizará la detección de anomalías y detención de objetos del software comercial MVTec Halcon.

Además, se diseñará, implementará y validará una interfaz de usuario en Microsoft Visual Studio en lenguaje C#, en la que se guie e indiquen los pasos y fases a seguir para obtener los resultados deseados.

Finalmente, se realizará un estudio con estadísticas de aciertos y fallos, falsos positivos y negativos, tiempos de entrenamiento y ejecución, costes económicos, hardware necesario y conclusiones, evaluando las implicaciones y viabilidad del proyecto.

[EN] This project consists of designing, implementing, and validating an automatic visual inspection system for a piece classification and a system for detecting anomalies in distribution panel components and connections. To do this, different classifier models will be trained, validated, and tested with different neural network architectures in TensorFlow. Regarding the analysis of distribution panel components and connections, anomaly detection and object detention of the commercial software MVTec Halcon will be used.

In addition, a Microsoft Visual Studio user interface, using C# language, will be designed, implemented, and validated, in which the steps and phases to obtain the desired results are guided and indicated.

Finally, a study will be carried out with success and failure statistics, false positives and negatives, training and execution times, economic costs, necessary hardware, and conclusions, evaluating the implications and viability of the project.