Documentación para la aplicación de algoritmos de redes neuronales en reconocimiento de caracteres en los procesos industriales

Abstract

La Industria 4.0 se define como un modelo industrial para la autoorganización y autogestión de sistemas de producción totalmente automatizados, de autoaprendizaje e interactivos. Una de las herramientas que pueden ser utilizadas para este modelo son las redes neuronales que permiten buscar la combinación de parámetros que mejor se adapta a un problema dado. En este proyecto se estudian algoritmos de reconocimiento de caracteres mediante redes neuronales, implementando dos de estos algoritmos (East y Keras-ocr) y ejecutándolos con imágenes de codificación de productos, permitiendo su comparación en cuanto a su precisión y tasas de error, documentando cada etapa para su posible replicación en otros trabajos y, además, brindando un insumo útil para la detección de errores en la línea de calidad de una empresa.Industry 4.0 is defined as an industrial model for the self-organization and selfmanagement of fully automated, self-learning and interactive production systems. One of the tools that can be used for this model are neural networks that allow searching for the combination of parameters that best fits a given problem. In this project, character recognition algorithms are studied using neural networks, implementing two of these algorithms (East and Keras-ocr) and executing them with product coding images, allowing their comparison in terms of accuracy and error rates, documenting each stage for its possible replication in other works and, in addition, providing a useful input for the improvement of error detection in the quality line of a company.PregradoIngeniero(a) de Sistema