Título :	Evaluación del proceso de soldadura por resistencia por medio de imágenes termográficas y no termográficas
Autor(es):	Luis Alonso Domínguez Molina
Palabras clave:	Soldadura por puntos de resistencia Fuerza de los electrodos Corriente de soldadura Tiempo de soldado Reds neuronales convolucionales
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	19-jun-2024
Editorial :	Universidad Autónoma de Querétaro
Páginas:	1 recurso en línea (77 páginas)
Folio RI:	311371
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial
Resumen:	La evaluación del proceso de soldadura por resistencia (RSW) que garantiza un desempeño satisfactorio de características mecánicas sin alterar las propiedades físicas y mecánicas, ha captado un gran interés en la industria de manufactura de productos médicos, aeroespaciales y automotrices. El presente trabajo propone un método, donde por medio de la construcción de un banco de pruebas que permite monitorear los parámetros de entrada como corriente, tiempo y presión, la obtención de imágenes termográficas y digitales del punto de fusión, y técnicas de inteligencia artificial para la caracterización del proceso de RSW, se evalúe la calidad y desempeño de las uniones. La metodología está conformada por la integración de un banco de pruebas para generación de muestras, el procesamiento de los datos para la generación de una base de datos, el desarrollo de red neuronal convolucional y la evaluación de los resultados. Con esto se pretende diseñar un modelo de análisis para identificar defectos del proceso de soldadura por resistencia, para la clasificación de la calidad de la fusión. Este proyecto propone seis modelos que reciben imágenes termográficas o superficiales del punto de soldadura para clasificar el aspecto visual del punto de soldadura, predecir el resultado de atributos de calidad y determinar los parámetros del proceso de fabricación. Para confirmar el desempeño y la variación de los modelos, se utilizó un método de validación cruzada, con el fin de probar los modelos con diferentes conjuntos de entrenamiento y validación. Los resultados indican que los modelos que utilizan imágenes de la superficie del punto de soldadura presentan un mejor desempeño que los que utilizan imágenes termográficas.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10817
Aparece en:	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial

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