Modelo basado en Deep Learning para clasificación de fallas de calidad de limpieza en sistemas limpiaparabrisas

Autores/as

Palabras clave:

inteligencia artificial, redes neuronales convolucionales, clasificación de imágenes, deep learning

Biografía del autor/a

Manuel Roberto Ornelas Escárcega, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Departamento de Ingeniería Industrial y Manufactura, Instituto de Ingeniería y Tecnología, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, México

Ángel Israel Soto Marrufo, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Departamento de Ingeniería Industrial y Manufactura, Instituto de Ingeniería y Tecnología, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, México

Florencio Abraham Roldán Castellanos, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Departamento de Ingeniería Industrial y Manufactura, Instituto de Ingeniería y Tecnología, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, México

MEMCYT vol. 5, no. 1 (Edición especial)

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Publicado

2026-03-16

Cómo citar

[1]
M. R. Ornelas Escárcega, Ángel I. Soto Marrufo, y F. A. Roldán Castellanos, «Modelo basado en Deep Learning para clasificación de fallas de calidad de limpieza en sistemas limpiaparabrisas», Mem. Científ. y Tecnol., vol. 5, n.º 1, pp. 77–78, mar. 2026.

Número

Vol. 5 Núm. 1 (2026): Edición Especial "Fronteras de la Ingeniería y Transformación Tecnológica"

Sección

Carteles Académicos: Maestría en Tecnología