Acceso Abierto
Clasificador por visión artificial y redes neuronales aplicado para análisis de calidad en frutas, Arequipa 2024
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Fecha
2025-06-17
Autores
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Editor
Universidad Católica de Santa María
Resumen
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%.
Descripción
Palabras clave
Clasificador, Visión artificial, Redes neuronales