Automatización de la inspección de imágenes radiográficas de uniones soldadassoluciones eficientes basadas en clasificadores neuronales

Abstract

La inspección radiográfica de uniones soldadas constituye una técnica de control de calidad que hoy día se ha hecho indispensable en sectores industriales como el nuclear, naval, químico o aeronáutico, siendo particularmente importante en aplicaciones críticas en las que un fallo en una soldadura puede resultar catastrófico. El problema de la inspección radiográfica presenta, en general, un alto nivel de complejidad, lo que ha condicionado que esta tarea sea llevada a cabo en exclusiva por expertos que basan la eficiencia de su dictamen en la experiencia obtenida del examen de casos similares a lo largo de años. La dificultad de disponer de expertos capaces de identificar y valorar los defectos en uniones soldadas, y lo costoso del proceso de formación, justifican los esfuerzos de automatización en este campo. Sin embargo, el deseable desarrollo de sistemas para incrementar la objetividad, consistencia, precisión y eficiencia de la inspección radiográfica, choca con el obstáculo de tener que traducir las impresiones subjetivas del experto en información computable. Precisamente en el campo de la automatización de la inspección de imágenes radiográficas de uniones soldadas se sitúa esta Tesis Doctoral, cuyo objetivo puede resumirse en el estudio, implementación y validación de un conjunto de técnicas dirigidas a dicha automatización, con especial énfasis en la aplicación de soluciones de soft-computing para resolver el problema de la clasificación de defectos. Este objetivo general encierra una serie de objetivos particulares que persiguen el desarrollo de metodologías eficaces para abordar cada una de las etapas de que consta el sistema que incrementen la objetividad, consistencia, precisión y eficacia de la inspección de uniones soldadas