Método óptico para la caracterización automática de defectos superficiales en hilos metálicos finos

Tesis doctoral de Luis Miguel Sanchez Brea

La presente memoria tiene como objetivo principal el desarrollo de un método óptico para la detección y caracterización automáticas de las estructuras superficiales en hilos metálicos finos del orden de 50-500 micras de diámetro, en particular de las estructuras longitudionales, que se consideran las que más importancia y que con mayor frecuencia se presentan. Para ello hemos analizado de forma detallada la estructura superficial de una considerable cantidad de hilos metálicos finos mediante microscopía de fuerza atómica y microscopía electrónica de barrido y hemos desarrollado modelos ópticos para el análisis de la intensidad difundida cuando el hilo es iluminado con un haz en incidencia oblicua basados en la solución de la integral de kirchhoff y en la teoría geométrica de la difracción. Asimismo, hemos construido un prototipo de laboratorio para la detección óptica de las estructuras superficiales. También hemos desarrollado algoritmos para el análisis cuantitativo de las estructuras superficiales y hemos procesado las imágenes mediante procedimientos de estadística espacial, en particular a partir del «krigeado»(ingl. Kriging). Por último hemos realizado simplificaciones para poder utilizar el krigeado en el proceso de imágenes bidimensionales, así como para determinar la incertidumbre cometida.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Método óptico para la caracterización automática de defectos superficiales en hilos metálicos finos«

  • Título de la tesis:  Método óptico para la caracterización automática de defectos superficiales en hilos metálicos finos
  • Autor:  Luis Miguel Sanchez Brea
  • Universidad:  Complutense de Madrid
  • Fecha de lectura de la tesis:  10/01/2001

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Eusebio Bernabeu Martinez
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: Francisco Tirado fernández
    • jonathan Loefler (vocal)
    • ignasi Juvells prades (vocal)
    • Javier Alda serrano (vocal)

 

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