Oferta de TFM: Implementación de un clasificador de imágenes basado en Deep Learning con la librería Halcon

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

+34 685 280 744
maria.lopez2@hexcel.com

Oferta de TFM, «Adversarial Deep Learning». Aspectos matemáticos y aplicaciones en Visión Artificial.

Tutores: César Beltrán y Juan José Pantrigo

Se abordarán algunos aspectos matemáticos y computacionales del “Adversarial Deep Learning”.

Puedes encontrar una introducción a este tema en:
https://pytorch.org/tutorials/beginner/fgsm_tutorial.html

Aplicaciones en Visión Artificial
Requisitos:
      – Python,  
      – Inglés,  
      – Matemáticas (Algebra lineal y Cálculo).

Para más información puedes escribir a cesar.beltran@urjc.es

Contrato en proyecto de Análisis de Imágenes de Documentos Manuscritos

Asociado al proyecto “ANÁLISIS Y TRANSCRIPCIÓN SEMÁNTICA PARA IMÁGENES DE DOCUMENTOS MANUSCRITOS” financiado por el Ministerio de Economía, se busca graduado en titulación de ciencias con conocimientos de programación.

Se ofrece contrato de un año (desde Abril de 2020) con un salario de 1.200€ brutos para trabajar a jornada completa en el Campus de Móstoles de la Universidad Rey Juan Carlos en horario de mañana.

Presentación de solicitudes, del 16-01-2020 al 30-01-2020, en el siguiente enlace.

 

Oferta de realización de TFM remunerado (Acciona)

Acciona ofrece una ayuda económica a los alumnos del MUVA para la realización del TFM. La ayuda asciende a 3600 euros (600/mes durante 6 meses). Por favor, interesados poneros en contacto con los profesores José Vélez y Raúl Cabido (jose.velez[at]urjc.es, raul.cabido[at]urjc.es).

Oferta de TFM: Datación automática de postales antiguas

El profesor Ángel Sánchez busca alumno para el desarrollo de un TFM titulado “Datación automática de postales antiguas”.

Oferta de TFM: Seguimiento visual con redes siamesas y filtro de partículas

El profesor Alfredo Cuesta busca alumno para el desarrollo de un TFM titulado “Seguimiento visual con redes siamesas y filtro de partículas».

Oferta de TFM: Detección de falsificaciones habilidosas en firmas manuscritas

El profesor José F. Vélez busca alumno para el desarrollo de un TFM titulado “Detección de falsificaciones habilidosas en firmas manuscritas”.

Oferta de TFM: Reconocimiento de notas en partituras musicales digitalizadas

El profesor Ángel Sánchez busca alumno para el desarrollo de un TFM titulado “Reconocimiento de notas en partituras musicales digitalizadas”.

Oferta de TFM: Evaluación visual del estado de conservación y/o ocupación de contenedores de reciclado

El profesor Alfredo Cuesta busca alumno para el desarrollo de un TFM titulado «Evaluación visual del estado de conservación y/o ocupación de contenedores de reciclado».