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000153897 005__ 20250512161006.0
000153897 037__ $$aTAZ-TFG-2024-1890
000153897 041__ $$aspa
000153897 1001_ $$aQIU,JIAHE
000153897 24200 $$aMachine Learning System Development and Design for Detecting Defects Adaptable to Industrial Processes
000153897 24500 $$aDiseño y desarrollo de un sistema de Machine Learning para la detección de defectos adaptable para los procesos industriales
000153897 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2024
000153897 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000153897 520__ $$aLa demanda y la importancia de las PCB en la electrónica aumentan cada día, y los retos que presenta la inspección visual tradicional de defectos, como la imprecisión y la lentitud de la detección, hacen que es imprescindible introducir nuevas tecnologías de inspección visual. Por consiguiente, el proyecto propone un sistema automatizado de inspección mediante el empleo de un modelo de Deep Learning para identificar PCB defectuosas.<br />En el presente proyecto se detallarán los procedimientos necesarios para la creación de un sistema básico de detección de objetos. Se investigará acerca de los mejores métodos de detección de objetos, tales como YOLO-Nas y Faster R-CNN. En última instancia, se implementará el modelo en diversos sistemas operativos y hardware.<br /><br />
000153897 521__ $$aGraduado en Ingeniería Mecatrónica
000153897 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000153897 691__ $$a4 8 12
000153897 692__ $$a• Objetivo 4 - Garantizar una educación inclusiva y equitativa de calidad y promover oportunidades de aprendizaje permanente para todos. • Objetivo 8 - Promover el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo y el trabajo decente para todos. • Objetivo 12 - Garantizar modalidades de consumo y producción sostenibles
000153897 700__ $$aJavier Esteban Escaño$$edir.
000153897 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$b $$c
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