Analisis de Mapas de Espesor En Lineas de Proceso de Acero Inoxidable : Aplicación de las Redes Neuronales al control de calidad en una línea de recocido.

La automatizacin de la medida on-line del espesor de la banda de acero, con una precisin cercana a la micra, plantea un reto evidente. Por otro lado, la implantacin de la tecnologa lser de triangularizacin para tal fin, representa una innovacin y una mejora respecto a las anteriores tecnologas, basada en la absorcin de la radiacin X. El anlisis de los datos de espesores con la precisin requerida exige la correcta eliminacin de no pocas oscilaciones, debido a ruidos de diversa ndole. Adems, se pretende la clasificacin de los distintos mapas de espesores, segn los tipos de acero. En esta tesis se justifica que un problema con las caractersticas sealadas, puede abordarse con la aplicacin de Redes Neuronales Artificiales. Se selecciona y expone con claridad los algoritmos de aprendizaje, los cuales permiten la obtencin de mapas de espesores, la deteccin de fallos en la produccin y la clasificacin de la bobina de acero, a partir de la serie temporal generada. Las conclusiones resaltan la utilidad del sistema de medicin de espesores mediante lser, en conjuncin con la metodologa de anlisis basada en Redes Neuronales.