UTILIZACIÓN DE REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES PARA CLASIFICAR TÉCNICAS DE DEFORMACIÓN PLÁSTICA DE ALAMBRE

MATHEUS CAPELIN; ARTHUR D. K. RODRIGUES; GIULIANA DE LIMA MARCONDES MONTEIRO; GUSTAVO ARISTIDES SANTANA MARTINEZ; LUIZ TADEU FERNANDES ELENO; WEI LIANG QIAN

doi:https://doi.org/10.52152/D11131

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UTILIZACIÓN DE REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES PARA CLASIFICAR TÉCNICAS DE DEFORMACIÓN PLÁSTICA DE ALAMBRE

NOVIEMBRE 2025 - Volumen: 100 - Páginas: 470

DOI:

https://doi.org/10.52152/D11131

Autores:

MATHEUS CAPELIN -

ARTHUR D. K. RODRIGUES

GIULIANA DE LIMA MARCONDES MONTEIRO

GUSTAVO ARISTIDES SANTANA MARTINEZ

LUIZ TADEU FERNANDES ELENO

WEI LIANG QIAN

Materias:

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Palabras clave:: machine learning, convolutional neural network, image processing, wire plastic deformation processes, CNN, aprendizaje automático, red neuronal convolucional, procesamiento de imágenes, procesos de deformación plástica del alambre
Tipo de artículo:: NOTA TECNICA / TECHNICAL NOTE
Sección:: NOTAS TECNICAS / TECHNICAL NOTES

La mejora de la productividad y la calidad requieren innovación tecnológica y de procesos, particularmente en los métodos de deformación plástica con alambre frío, como el estampado rotativo (Rotary Swaging, RS) y los casetes de rodillos (Wire Rolling Cassetetes, WRC).

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