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<dc:dc xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:invenio="http://invenio-software.org/elements/1.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:language>spa</dc:language><dc:creator>Giordano Murillo, Maria Jose</dc:creator><dc:creator>López Torres, Ana María</dc:creator><dc:title>Sistema de control de calidad de circuitos electrónicos</dc:title><dc:identifier>TAZ-TFG-2023-2478</dc:identifier><dc:description>Este TFG tiene como objetivo principal diseñar e implementar un sistema de control de calidad de &lt;br /&gt;circuitos electrónicos mediante Visión por computador. Se utilizarán redes neuronales entrenadas &lt;br /&gt;para el reconocimiento de los componentes correctos en posiciones específicas.&lt;br /&gt;Se presenta una descripción detallada de la solución realizada con componentes sencillos. Se explica &lt;br /&gt;la selección de los elementos hardware utilizados y se proporciona una introducción al Machine &lt;br /&gt;Learning y cómo ha sido implementado en este trabajo. Luego se describe el proceso de &lt;br /&gt;entrenamiento de un modelo de reconocimiento de componentes electrónicos mediante el uso de un &lt;br /&gt;modelo pre entrenado. Finalmente, se presenta una explicación del funcionamiento del programa, los &lt;br /&gt;resultados obtenidos y las conclusiones.&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;</dc:description><dc:publisher>Universidad de Zaragoza</dc:publisher><dc:date>2023</dc:date><dc:source>http://zaguan.unizar.es/record/154839</dc:source><dc:identifier>http://zaguan.unizar.es/record/154839</dc:identifier><dc:identifier>oai:zaguan.unizar.es:154839</dc:identifier></dc:dc>

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