Desarrollo de una red neuronal convolucional (WeldingNet) para la clasificación de  caligrafías de soldadura tipo MIG

Osiris Giuseppe García Zarate

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dc.rights.license	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	José Luis González Córdoba	es_ES
dc.creator	Osiris Giuseppe García Zarate	es_ES
dc.date.accessioned	2025-07-04T18:23:19Z
dc.date.available	2025-07-04T18:23:19Z
dc.date.issued	2025-07-03
dc.identifier.uri	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11920
dc.description	El presente trabajo propone una metodología para la clasificación automática de caligrafías en cordones de soldadura tipo MIG-FCAW mediante el uso de visión por computadora y redes neuronales convolucionales. A través del diseño e implementación de la red neuronal Convolucional WeldingNet, se desarrolló un sistema capaz de identificar patrones geométricos característicos (zigzag, lineal, circular y cuadrado), manufacturados en una celda de soldadura robótica. La propuesta busca atender las necesidades tanto de la industria como de talleres de bajo presupuesto y laboratorios escolares, eliminando la dependencia de sensores especializados o sistemas de retroalimentación costosos. La metodología abarca desde la fabricación de cordones de prueba y adquisición de imágenes hasta su preprocesamiento, clasificación y validación automatizada. El preprocesamiento incluyó conversión a escala de grises, ecualización de histograma y redimensionamiento a 140x224 píxeles. Posteriormente, se entrenó la red WeldingNet utilizando un conjunto balanceado de 708 imágenes (177 por cada clase de caligrafía), con una distribución del 60% para entrenamiento, 20% para validación y 20% para prueba. La red alcanzó una precisión superior al 95% en el conjunto de validación, manteniéndose estable a lo largo de 30 épocas, lo cual indica una buena capacidad de generalización sin sobreajuste. Además, se desarrolló una interfaz gráfica intuitiva en MATLAB que permite al usuario seleccionar imágenes individuales o carpetas completas para su clasificación, facilitando el uso práctico del sistema en escenarios reales de producción o entrenamiento. Aunque el presente trabajo se enfoca en la clasificación de la geometría del cordón, la estructura planteada permite su futura ampliación hacia la estimación de parámetros del proceso, como voltaje, corriente o velocidad de alimentación, a partir de las características visuales capturadas.	es_ES
dc.format	pdf	es_ES
dc.format.extent	1 recurso en línea (134 páginas)	es_ES
dc.format.medium	computadora	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Universidad Autónoma de Querétaro	es_ES
dc.relation.requires	Si	es_ES
dc.rights	openAccess	es_ES
dc.subject	Redes Neuronales Convolucionales	es_ES
dc.subject	Caligrafía de soldadura	es_ES
dc.subject	Soldadura tipo MIGFCAW	es_ES
dc.subject.classification	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA	es_ES
dc.title	Desarrollo de una red neuronal convolucional (WeldingNet) para la clasificación de caligrafías de soldadura tipo MIG	es_ES
dc.type	Tesis de maestría	es_ES
dc.creator.tid	ORCID	es_ES
dc.contributor.tid	ORCID	es_ES
dc.creator.identificador	0009-0003-8295-2960	es_ES
dc.contributor.identificador	0000-0002-3307-9881	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Maestría	es_ES
dc.format.support	recurso en línea	es_ES
dc.matricula.creator	326896	es_ES
dc.folio	IGMAC-326896	es_ES