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