Visió per computador i Deep Learning aplicat a la identificació i mesura automàtica
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/368471
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2022-05-03
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Espanya
Abstract
Fa unes dècades, el terme intel·ligència artificial semblava una idea impensable que només podia existir en els llibres de ciència ficció. El fet és però, que amb la alta velocitat de desenvolupament que ha mantingut la ciència durant els últims anys, ha sigut possible que aquest concepte sigui una realitat. Tot i que encara queda un llarg camí per a recórrer, l’auge de les noves tecnologies, ha permès que en els darrers anys hi hagi més aplicacions amb aquesta ciència de les que ens puguem arribar a imaginar. Sense anar més lluny, un dels exemples quotidians més clars que es poden trobar, és present en els automòbils, que apliquen la intel·ligència artificial per tal de millorar la seguretat vial tot interpretant les senyals de trànsit i l’entorn del cotxe. Un dels camps d’aquesta ciència més presents, no només en la indústria, sinó també en el món quotidià, és la visió artificial, que mitjançant xarxes neuronals que imiten el comportament del cervell humà, permet detectar objectes en imatges digitals. És a partir de fotografies etiquetades utilitzades com a exemple que, aplicant la tecnologia de Deep Learning, es creen aquestes xarxes sense la necessitat d’especificar quines són les característiques dels objectes que cal analitzar (per exemple, la silueta), només definint quina ha de ser la seva estructura. Tota aquesta tecnologia imita el procés d’ensenyament i formació dels éssers humans, aprendre a partir d’exemples. Tot aquest seguit de conceptes presentats, s’aborden amb molta més profunditat en la primera part del treball, on l’objectiu principal és presentar les bases teòriques necessàries per a poder comprendre tot el que a posteriori s’ha desenvolupat en el marc pràctic del treball. Aquests alhora, també han pertangut a tot un primer procés de formació de l’estudiant, i sense els quals no hagués sigut possible abordar la problemàtica principal del treball: la utilització de visió per a computador per a identificar i posicionar automàticament objectes. En aquest cas, els escollits han estat xapes metàl·liques per a ampolles de vidre. Aquesta problemàtica que es planteja, és merament la simulació d’un sistema d’alimentació ja existent en processos de producció industrial. Ja amb les bases teòriques establertes, la segona part del treball explica tot el procés de creació del detector d’objectes i la seva utilització, des de la preparació de tot l’espai de treball, fins l’anàlisi dels resultats finals obtinguts. Les etapes seguides per tot aquest procés presentat dins del marc pràctic es divideixen en la creació d’una base de dades, la configuració i entrenament del model, l’avaluació d’aquest, i per últim, la implementació d’un programa mitjançant Python per tal de poder utilitzar el detector, i que simuli alhora la metodologia seguida per aquells utilitzats en aplicacions industrials. A més a més, per a poder complementar la feina feta, es va realitzar una visita a les instal·lacions d’una empresa dedicada a la implementació de sistemes de visió per a processos industrials. Així doncs, va ser possible comparar els components i metodologia seguida durant el desenvolupament d’aquest detector, amb el procés que caldria seguir en una aplicació a nivell industrial. Finalment també es presenta un breu estudi sobre el cost econòmic i l’impacte ambiental que suposaria implementar el projecte industrialment, fent referència a la problemàtica plantejada. Així mateix, es plantegen unes conclusions per tal de fer un balanç global de tot el treball, des del problema i els objectius marcats a l’inici, fins als resultats obtinguts al final, tot fent esment de possibles millores que caldria tenir en compte.
TitulacióGRAU EN ENGINYERIA EN TECNOLOGIES INDUSTRIALS (Pla 2010)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
mem-ria-treball-final-de-grau-gerard-homedes.pdf | 19,23Mb | Visualitza/Obre |