• Fecha de recepción: 10/08/2023
• Fecha de publicación: 31/10/2024. Visto 18 veces.
• Resumen:

  La corrosión en la industria conlleva fallos en estructuras y equipos, resultando en pérdidas económicas y riesgo de accidentes. La inspección manual actual es costosa, arriesgada y subjetiva, obstaculizando la estandarización. Las tecnologías actuales como deep learning pueden unificar la detección y clasificación de corrosión. Un proyecto de investigación de la Universidad de Concepción logró resultados promisorios utilizando redes neuronales convolucionales para detectar y clasificar la corrosión en estructuras metálicas, permitiendo medidas preventivas objetivas y evitando pérdidas económicas o accidentes.

• Palabras clave: Deep Learning, CNN, Classification Model.
• Abstract:

  Corrosion in industry leads to failures in structures and equipment, resulting in economic losses and risk of accidents. Current manual inspection is costly, risky and subjective, hindering standardization. Technologies nowadays, such as deep learning, can merge corrosion detection and classification. A research project of the University of Concepcion achieved promising results using convolutional neural networks to detect and classify corrosion in metal structures, allowing objective preventive measures and avoiding economic losses or accidents.

• Keywords: deep learning, Deep Learning, CNN, classification model.

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