Importante: Para realizar este TFM con la empresa Hexcel es necesario un profesor URJC como co-director.
En nuestra empresa nos dedicamos a la fabricación de materiales compuestos. En nuestras líneas de producción contamos con sistemas de visión para inspección de calidad del producto durante su fabricación, con el objetivo de detectar e identificar anomalías. Nos gustaría sustituir el actual método de clasificación por algún sistema basando en Deep Learning.
El objetivo del proyecto sería validar e implementar un clasificador basado en Deep Learning, utilizando la librería comercial Halcon, y mejorando la precisión del sistema de clasificación en marcha.
Halcon es un software comercial muy empleado en aplicaciones de visión para la industria por su facilidad tanto de integración con sistemas industriales como de prototipado y desarrollo.
En concreto, el clasificador implementado se aplicaría sobre imágenes del material, que captura el actual sistema de visión. El tipo de anomalías que podrían aparecer y con los con los que se trabajarían son de diferente naturaleza como acumulación de fibra o matriz, objetos ajenos al material, entre otros.
El proceso de producción es equivalente a este,
, donde hay que identificar anomalías para evitar que interfieran en el proceso de nuestros clientes, como por ejemplo, al crear el ala de un avión
Librería de visión.
Contacto. María López de Maya
maria.lopez2@hexcel.com