Examinando por Autor "Loyola Canales, Gaston Alonso"

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    Clasificador por visión artificial y redes neuronales aplicado para análisis de calidad en frutas, Arequipa 2024
    (Universidad Católica de Santa María, 2025-06-17) Loyola Canales, Gaston Alonso
    El desarrollo del presente trabajo de investigación propone un sistema automatizado de clasificación por calidades en frutas basado en características visuales, con el fin de demostrar cuan efectivo logra ser un sistema de visión artificial y redes neuronales con hardware de costo accesible. La clasificación se realizará considerando la forma, pigmentación y características típicas de manzanas tipo royal y naranjas tipo huando. El desarrollo del clasificador se detalla en el documento en tres secciones, diseño de clasificador por visión artificial y redes neuronales, implementación en Arduino e implementación en Spyder, detallando en cada uno el código realizado, lógica utilizada y diagramas de flujo correspondientes a cada una de las etapas. Además, se detallará las etapas de la implementación de software y hardware, así como la elección de los componentes utilizados y las modificaciones realizadas a lo largo de la implementación. Adicionalmente se presentará resultados obtenidos en los diferentes modelos que se utilizaron para el entrenamiento de la red en términos de exactitud, error y capacidad de generalización, otorgando una justificación para el uso del modelo seleccionado. El clasificador implementado trabajara con el modelo de red neuronal con arquitectura MobileNetV2, el cual presenta una exactitud general del 69%, y un promedio de precisión entre clases del 75%.