Synopses & Reviews
Synopsis
La automatizaci n de la medida on-line del espesor de la banda de acero, con una precisi n cercana a la micra, plantea un reto evidente. Por otro lado, la implantaci n de la tecnolog a l ser de triangularizaci n para tal fin, representa una innovaci n y una mejora respecto a las anteriores tecnolog as, basada en la absorci n de la radiaci n X. El an lisis de los datos de espesores con la precisi n requerida exige la correcta eliminaci n de no pocas oscilaciones, debido a ruidos de diversa ndole. Adem s, se pretende la clasificaci n de los distintos mapas de espesores, seg n los tipos de acero. En esta tesis se justifica que un problema con las caracter sticas se aladas, puede abordarse con la aplicaci n de Redes Neuronales Artificiales. Se selecciona y expone con claridad los algoritmos de aprendizaje, los cuales permiten la obtenci n de mapas de espesores, la detecci n de fallos en la producci n y la clasificaci n de la bobina de acero, a partir de la serie temporal generada. Las conclusiones resaltan la utilidad del sistema de medici n de espesores mediante l ser, en conjunci n con la metodolog a de an lisis basada en Redes Neuronales.