Modelo de clasificación para productos no conformes de espumas florales a través de imágenes

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dc.contributor.advisorFlórez, Alvaro J.
dc.contributor.authorLeudo Gamboa, Yuly Nataly
dc.contributor.authorVillarraga Diaz, Sthefany
dc.date.accessioned2026-07-28T16:56:52Z
dc.date.available2026-07-28T16:56:52Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEste trabajo propone un enfoque inicial para la detección automatizada de productos no conformes (productos que no cumplen con ciertos estándares de calidad, es decir, aquellos que presentan defectos) en una empresa productora de espumas fenólicas. Actualmente, la clasificación se realiza mediante inspección visual manual, la cual es susceptible a sesgos subjetivos y errores. Por ello, el objetivo de este estudio es desarrollar un modelo de clasificación supervisada basado en imágenes que permita identificar defectos en las espumas producidas. Se realizó un diseño experimental para la adquisición de datos, mediante la captura de imágenes de 380 piezas de espuma fenólica, registrando dos vistas por pieza (lado A y lado B), lo que resultó en un total de 760 imágenes. Estas corresponden a cuatro clases: una categoría conforme, denominada espuma buena, y tres categorías no conformes: espuma con beta cristalizada, espuma con beta escurrida y espuma con poros. A partir de estas imágenes, se emplearon técnicas de extracción de características como la transformada discreta de wavelet y patrones locales binarios, junto con selección de características mediante Eliminación Recursiva de Características (RFE). Posteriormente, se entrenaron dos modelos de clasificación: máquinas de soporte vectorial y regresión logística multinomial, validados mediante validación cruzada. Los resultados indican que las características extraídas fueron relevantes para discriminar entre las clases, destacándose el modelo de máquinas de soporte vectorial por su mejor desempeño global en la clasificación multiclase. En ambos modelos, la clase mejor identificada fue la de espuma conforme, que se refiere a la espuma que cumple con los estándares de calidad al no presentar ningún defecto visible. Se concluye que este enfoque constituye un primer avance hacia la automatización del proceso de inspección, y puede ser complementado con técnicas más avanzadas de visión por computador en futuros desarrollos.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameESTADISTICO(A)spa
dc.format.extent1 recurso en línea (viii, 104 páginas)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/41337
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Vallespa
dc.publisher.branchSede Cali
dc.publisher.facultyFACULTAD DE INGENIERÍAspa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.publisher.programESTADISTICAspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.lembRegresión logística multinomial
dc.subject.lembMáquina de soporte vectorial
dc.subject.lembTransformada discreta de Wavelet
dc.subject.lembPatrones binarios locales
dc.subject.lembControl de calidad
dc.subject.lembEspumas fenólicas
dc.titleModelo de clasificación para productos no conformes de espumas florales a través de imágenesspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
person.identifier.orcid0000-0001-6127-8733
relation.isDirectorOfPublication354dd290-da4a-4ec4-899c-43ac6a9e8a3a
relation.isDirectorOfPublication.latestForDiscovery354dd290-da4a-4ec4-899c-43ac6a9e8a3a
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