Detección y clasificación de discontinuidades en materiales metálicos mediante redes neuronales convolucionales: aplicaciones en sistemas mecánicos y procesos de manufactura.

Abstract

La presente tesis desarrolla un modelo de detección y clasificación de discontinuidades en materiales metálicos utilizando redes neuronales convolucionales (CNN), como una alternativa técnica avanzada frente a los métodos tradicionales de inspección no destructiva (END). Mediante el uso de la arquitectura Xception y técnicas de Deep learning, se implementó un sistema capaz de identificar defectos superficiales con alta precisión (>99%), procesando imágenes en tiempo real y reduciendo la dependencia del criterio humano. Se aplicaron estrategias de preprocesamiento, balanceo de clases y visualización mediante Grad-CAM, permitiendo interpretar las regiones críticas que influyen en la decisión del modelo. Los resultados evaluados mediante curvas de precisión, función de pérdida y matriz de confusión, demostraron la efectividad y generalización del enfoque propuesto, consolidándolo como una herramienta adecuada para su integración en procesos industriales de control de calidad y mantenimiento predictivo.This thesis develops a model for the detection and classification of discontinuities in metallic materials using convolutional neural networks (CNN), as an advanced technical alternative to traditional non-destructive testing (NDT) methods. By employing the Xception architecture and deep learning techniques, a system was implemented that is capable of identifying surface defects with high accuracy (>99%), processing images in real time and reducing reliance on human judgment. Preprocessing strategies, class balancing, and visualization through Grad-CAM were applied, allowing the interpretation of critical regions that influence the model’s decision. The results, evaluated using precision-recall curves, loss function, and confusion matrix, demonstrated the effectiveness and generalization of the proposed approach, consolidating it as a suitable tool for integration into industrial processes of quality control and predictive maintenance