1. Repositorio Institucional UAQ
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  3. Facultad de Ingeniería
  4. Maestría
  5. Maestría en Ciencias (Mecatrónica)
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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorJesús Rooney Rivera Guillénes_ES
dc.creatorRubén Eduardo Aguilera Pérezes_ES
dc.date.accessioned2026-06-09T20:34:34Z-
dc.date.available2026-06-09T20:34:34Z-
dc.date.issued2026-06-03-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/13015-
dc.descriptionEl aseguramiento de la calidad dimensional y superficial en los filamentos de impresión 3D es un factor crítico para garantizar la fiabilidad de las piezas manufacturadas. El presente trabajo de investigación detalla el diseño, desarrollo e implementación de un prototipo de inspección visual y metrología óptica en tiempo real, orientado a operar directamente en la línea de extrusión bajo un entorno de laboratorio. El sistema propuesto prescinde de los tradicionales micrómetros de contacto láser, optando por una arquitectura basada en un sensor 4K y un arreglo catóptrico de tres espejos que permite analizar el perímetro completo del material de forma simultánea. La metodología abordó la creación de un algoritmo de visión artificial clásico para la medición dimensional, logrando detectar desviaciones geométricas con una resolución de hasta 0.0058 milímetros por píxel. Para la detección de defectos superficiales e internos, como microburbujas y contaminantes, se construyó un conjunto de datos propio y se realizó un experimento comparativo entre tres arquitecturas de aprendizaje profundo (MobileNetV2, ResNet50 y EfficientNetB0). Los resultados demostraron que el modelo EfficientNetB0, con un tamaño de lote de 4, superó a las alternativas al alcanzar una precisión de clasificación del 99.33 % bajo condiciones de estrés, manteniendo una latencia de inferencia inferior a 80 milisegundos operando exclusivamente en CPU. Finalmente, la integración del sistema mediante una Interfaz Hombre-Máquina con procesamiento concurrente demostró la viabilidad de clasificar defectos y validar la geometría del filamento conforme a los estrictos límites de la norma internacional ISO 5425:2023, ofreciendo una solución de inspección industrial altamente eficiente, de bajo costo y de arquitectura abierta.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.format.extent1 recurso en línea (69 páginas)es_ES
dc.format.mediumcomputadoraes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autónoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectImpresión 3Des_ES
dc.subjectControl de calidades_ES
dc.subjectMetrología ópticaes_ES
dc.subjectAprendizaje profundoes_ES
dc.subjectVisión artificiales_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleSistema de visión artificial para la detección de imperfecciones en extrusión de filamento para impresoras 3Des_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidORCIDes_ES
dc.contributor.tidORCIDes_ES
dc.creator.identificador0009-0005-2934-4207es_ES
dc.contributor.identificador0000-0002-9141-3454es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias (Mecatrónica)es_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
dc.format.supportrecurso en líneaes_ES
dc.matricula.creator262904es_ES
dc.folioIGMAC-262904es_ES
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