Título : | Diagnóstico de piezas de alta velocidad odontológicas a partir del análisis de su sonido |
Autor : | Jiménez Gómez, John Collazos Valencia, Vanessa Nieto Gómez, Diego |
Fecha de publicación : | 1-abr-2013 |
Editorial : | Universidad Icesi |
Palabras clave : | FACULTA DE INGENIERÍA PRODUCCIÓN INTELECTUAL REGISTRADA - UNIVERSIDAD ICESI SISTEMAS TECNOLOGIA DE INFORMACION Y COMUNICACIONES Diagnóstico VELOCIDAD DATOS REDES NEURONALES PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEÑALES HIGH SPEED DENTAL PIECE DATA
ACQUISITION DIGITAL SIGNAL
PROCESSING |
Resumen : | The computational tools are developed to help
professionals to determine anomalies in different
equipment. These tools seek to determine any damage
without disassembly for the purpose of optimize
processes, in this case the operation of the diagnose
high speed dental piece. This article presents the results
of the implementation of a computational algorithm for
obtaining, from the sounds generated by turbines high
speed parts, in what state is this. This is accomplished
by capturing the sound of high-speed components in
good and bad state, in order to build a database from
these sounds, each of these signals are extracted
features in different domains to train a neural network,
which diagnose the state of the workpiece. With the
implementation of this system has been possible to
achieve an 81% success rate for the classification of
defective pieces. |
Descripción : | Las herramientas computacionales se desarrollan para ayudar a los profesionales en la determinación de ciertas anomalías en diferentes equipos. Estas herramientas buscan determinar algún daño sin necesidad de desmontar los equipos, con el fin de optimizar los procesos, en este caso, diagnosticar el funcionamiento de la pieza de alta velocidad odontológica. Este artículo presenta los resultados del desarrollo de un algoritmo computacional que permite obtener, a partir de los sonidos que generan las turbinas de las piezas de alta velocidad, el diagnóstico del estado en que ellas se encuentran. Lo anterior se logra mediante la captura del sonido de piezas de alta velocidad en buen y mal estado, con el fin de construir un banco de señales a partir de las cuales se extraen características en diferentes dominios para entrenar una red neuronal que diagnosticará el estado de la pieza. Con la implementación de este sistema ha sido posible alcanzar hasta un 81% de porcentaje de éxito en la clasificación de piezas defectuosas. |
Citación : | Sistema & Telemática;Vol. 11 No. 25 |
URI : | http://www.icesi.edu.co/revistas/index.php/sistemas_telematica/article/view/1560 |
ISSN : | 16925238 |
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Aparece en las colecciones: | Sistemas y Telemática Vol.11 No. 25
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