Automatización de la inspección de imágenes radiográficas de uniones soldadas: soluciones eficientes basadas en clasificadores neuronales

La inspeccion radiografica de uniones soldadas constituye una tecnica de control de calidad que hoy dia se ha hecho indispensable en sectores industriales como el nuclear, naval, quimico o aeronautico, siendo particularmente importante en aplicaciones criticas en las que un fallo en una soldadura puede resultar catastrofico. El problema de la inspeccion radiografica 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 anos. La dificultad de disponer de expertos capaces de identificar y valorar los defectos en uniones soldadas, y lo costoso del proceso de formacion, justifican los esfuerzos de automatizacion en este campo. Sin embargo, el deseable desarrollo de sistemas para incrementar la objetividad, consistencia, precision y eficiencia de la inspeccion radiografica, choca con el obstaculo de tener que traducir las impresiones subjetivas del experto en informacion computable. Precisamente en el campo de la automatizacion de la inspeccion de imagenes radiograficas de uniones soldadas se situa esta Tesis Doctoral, cuyo objetivo puede resumirse en el estudio, implementacion y validacion de un conjunto de tecnicas dirigidas a dicha automatizacion, con especial enfasis en la aplicacion de soluciones de soft-computing para resolver el problema de la clasificacion de defectos. Este objetivo general encierra una serie de objetivos particulares que persiguen el desarrollo de metodologias eficaces para abordar cada una de las etapas de que consta el sistema que incrementen la objetividad, consistencia, precision y eficacia de la inspeccion de uniones soldadas