Diseño de un modelo matemático para el análisis de imágenes en la identificación del grado de desgaste de superficies metálicas por efectos ambientales

Resumen

Este estudio propone un modelo matemático basado en redes neuronales artificiales (ANN) para evaluar el desgaste de superficies metálicas debido a la oxidación y corrosión. Dada la necesidad de sistemas eficientes para monitorizar estas superficies en ambientes adversos, se justifica el uso de técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial. El objetivo principal es aplicar estas técnicas para determinar la degradación de las superficies, incluyendo el diseño de una base de datos para entrenar ANN, la detección de oxidación mediante procesamiento de imágenes avanzado, y el desarrollo de una aplicación web que integre estas soluciones. Se emplearon redes neuronales convolucionales para clasificar el grado de oxidación tras procesar las imágenes, utilizando dos conjuntos de datos para el entrenamiento: uno sin descomposición en valores singulares (SVD) y otro optimizado con SVD. Los resultados indican una mejora significativa en la precisión y el tiempo de entrenamiento con el uso de SVD, logrando una estabilización en los indicadores de pérdida durante la cuarta época de entrenamiento. Las conclusiones subrayan la efectividad del SVD para potenciar el rendimiento de las ANN en la identificación de desgaste metálico, con beneficios notables para la industria en reducción de costos y seguridad operativa. Se sugiere expandir la aplicación de SVD en otros modelos de ANN para análisis de materiales y procesos industriales, maximizando así la eficiencia y exactitud de los modelos de inteligencia artificial.