Diseño y desarrollo de un sistema de Machine Learning para la detección de defectos adaptable para los procesos industriales

QIU,JIAHE
Javier Esteban Escaño (dir.)

Universidad de Zaragoza, ALM, 2024

Graduado en Ingeniería Mecatrónica

Resumen: La 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.
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.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado