DETECCIÓN AUTOMÁTICA DE DEFECTOS EN RAÍLES FERROVIARIOS A TRAVÉS DE VISIÓN POR COMPUTADORA

Resumen

La Inteligencia Artificial se ha demostrado como una herramienta prometedora en el área de la visión por computadora. En este trabajo, se propone la construcción de una solución utilizando técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) para la detección de defectos superficiales en raíles ferroviarios. A partir de un conjunto de datos obtenido mediante imágenes de los raíles, se desarrollará un modelo capaz de identificar defectos, con el objetivo de aumentar la seguridad y la eficiencia en el mantenimiento ferroviario. Como resultados preliminares, se creó un modelo de clasificación que presenta métricas de evaluación satisfactorias, evidenciando el potencial de la aplicación para ayudar en las inspecciones de raíles ferroviarios.