Trabajo Fin de Máster
Redes Neuronales aplicadas a la detección de posición y direccionamiento de elementos de fabricación
Autor/es | Cebolla Verdugo, Francisco Javier |
Director | Escaño González, Juan Manuel |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática |
Fecha de publicación | 2023 |
Fecha de depósito | 2023-12-12 |
Titulación | Universidad de Sevilla. Doble Máster de Ingeniería Industrial y Electrónica, Robótica y Automática |
Resumen | En estos últimos años, ha habido un gran avance respecto a las inteligencias artificales mediante
el uso de redes neuronales. El proyecto trata, mediante el uso de esta herramienta aplicada
a visión,se analizarán varios ... En estos últimos años, ha habido un gran avance respecto a las inteligencias artificales mediante el uso de redes neuronales. El proyecto trata, mediante el uso de esta herramienta aplicada a visión,se analizarán varios tipos de redes neuronales que pueda identificar la posición de una o varias bandejas dentro de una célula de fabricación, y su dirección a través de los carriles que esta tiene, todo ello para transmitirlo a su gemelo digital en el mundo virtual. La identificación de los valores reales de posición y velocidad, dotarán al gemelo digital de la sincronización adecuada para ajustar sus parámetros y tener así una réplica de la realidad, constituyendo así la actualización del modelo. In recent years, there has been significant advancement in artificial intelligence through the use of neural networks. This project, using this tool applied to vision, will analyze various types of neural networks capable ... In recent years, there has been significant advancement in artificial intelligence through the use of neural networks. This project, using this tool applied to vision, will analyze various types of neural networks capable of identifying the position of one or more trays within a manufacturing cell, and their direction along the tracks it has, all in order to transmit this information to its digital twin in the virtual world. The identification of the real values of position and speed will provide the digital twin with the appropriate synchronization to adjust its parameters, thereby creating a replica of reality and constituting an update of the model. |
Cita | Cebolla Verdugo, F.J. (2023). Redes Neuronales aplicadas a la detección de posición y direccionamiento de elementos de fabricación. (Trabajo Fin de Máster Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
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TFM2722_Cebolla Verdugo.pdf | 7.105Mb | [PDF] | Ver/ | |