Sistema de diagnóstico de la calidad de piezas terminadas en una empresa procesadora de melamina mediante el procesamiento de imágenes aplicando técnicas y herramientas de deep learning

• Autores: Sánchez Seña, Alberto Wilmer, Roncalla Viena, Victor Antonio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/659115
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/659115
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Procesamiento digital de imágenes; Control de calidad; Transformación de melamina; Digital image processing; Melamine processing; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente trabajo de tesis propone el diseño de un sistema de diagnóstico de la calidad de piezas de melamina que mediante el procesamiento de imágenes y la aplicación de técnicas y herramientas de aprendizaje profundo mejorará considerablemente el proceso de control de calidad de una empresa procesadora de melamina. Para lograr el resultado esperado se realizaron un conjunto de actividades que incluyen principalmente la planificación del proyecto, el análisis del negocio y la elaboración de la propuesta de solución. La planificación del proyecto toma como base las prácticas incluidas en la Guía PMBOK®, 6ta edición; e incluye la elaboración de una serie de planes que permitieron gestionar distintos aspectos del proyecto como el alcance, cronograma, costos, riesgos, comunicaciones, entre otros. Por otro lado, para realizar el análisis de la situación actual de la empresa, se utilizó como referencia el marco de trabajo de Zachman, el cual permite analizar los procesos de negocio de la organización desde diferentes perspectivas e identificar los obstáculos que cada uno de los procesos enfrenta y que se buscan corregir con la presente propuesta de solución. Finalmente, para elaborar la propuesta de solución, se identificaron y priorizaron los drivers funcionales, no funcionales y de restricción. Las decisiones de diseño se toman sobre estos drivers y se documentan usando los diagramas del modelo C4.