2026-05-05T18:32:15Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/request

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Sahelices Fernández, Benjamín Ivanov Manov, Istaliyan Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid 2021-11-18T16:29:56Z 2021-11-18T16:29:56Z 2021 https://uvadoc.uva.es/handle/10324/50402 El control de calidad es una parte del proceso de producción de suma relevancia. Identi car correctamente las piezas que sufran imperfecciones, antes de que sean usadas en el producto final, es una de las tareas clave en este proceso. Para poder automatizarla es posible usar técnicas de Deep Learning que han visto gran aplicación durante la última década. Este Trabajo de Fin de Grado está orientado a aprender los conceptos sobre los que se apoyan estas técnicas y aplicarlos, usando la librería fastai, para realizar clasi cadores de imágenes mediante los que automatizar la detección de piezas defectuosas. Quality control is an extremely important part of the production process. Identifying correctly the components that suffer imperfections, before they are used in the final product, is one key part of this process. In order to automate it, is possible to use Deep Learning techniques that have seen great use during the last decade. This project is aimed at learning que concepts on which this techniques are based on and appliying them, using the fastai library to create classi ers with which to automate this detection. Grado en Ingeniería Informática application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional Deep Learning Redes neuronales Descenso de gradiente Caracterización de piezas mediante técnicas de Deep Learning info:eu-repo/semantics/bachelorThesis