Revista de Metalurgia, Vol 38, No 3 (2002)

Detección, identificación y clasificación de defectos usando RNA y un manipulador robótico de 2 G.L (algoritmos Kohonen y MLP)


https://doi.org/10.3989/revmetalm.2002.v38.i3.398

G. Barrera
Instituto de Investigaciones Metalúrgicas, Universidad Michoacana, México

M. A. Fabián
Instituto de Investigaciones Metalúrgicas, Universidad Michoacana, México

C. A. Ugalde
Instituto de Investigaciones Metalúrgicas, Universidad Michoacana, México

Resumen


La técnica de inspección ultrasónica por inmersión ha tenido un desarrollo sostenido desde la década de los 80 y tiene muchas ventajas en comparación con la técnica de contacto. Se presenta una solución flexible y de bajo costo basada en instrumentación virtual para el control de un servomecanismo de exploración ultrasónica (manipulador), por la técnica de inmersión. El sistema desarrollado hace uso de un ordenador personal (PC), del sistema operativo Windows, de software de instrumentación virtual Lab VIEW, de tarjetas de adquisición de datos (DAQ) y de una tarjeta GP113. Como solución al problema de la detección, clasificación y evaluación de defectos se propone un sistema experto basado en la técnica de redes neuronales artificiales por medio de la interpretación de las señales acústicas (ecos) obtenidas por mediante la técnica de inspección ultrasónica de inmersión. Se proponen dos redes neuronales: Kohonen y Perceptron Multicapas (MLP). Estas técnicas permiten modelar procesos no lineales complejos con una gran exactitud. Tanto las operaciones de control del manipulador de 2 grados libertad, adquisición y tratamiento de los datos y la fase de entrenamiento de las redes se llevó a cabo en un ambiente de instrumentación virtual utilizando Lab VIEW y DataEngine.

Palabras clave


Ultrasonido; Ensayo de inmersión; Manipulador robótico; Instrumentación virtual; Redes neuronales artificiales; Clasificación de defectos

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