Control de la maduración de un genotipo de la mazorca de cacao implementando inteligencia artificial en fpga

Este proyecto de tesis propone un sistema automatizado de clasificación de un solo genotipo de cacao utilizando inteligencia artificial implementada en un FPGA. Se empleó una red neuronal convolucional y un modelo de clasificación de tipo perceptrón multicapa, para lograr una clasificación precisa del estado de maduración de un único genotipo de cacao(CCN_51), distinguiendo entre maduro, verde o pintón. La implementación en hardware brinda ventajas en capacidad de procesamiento, y tiempo de respuesta, esto se observará más adelante dentro del apartado de Resultados, donde se muestran estas ventajas principalmente en el apartado del tiempo, donde se muestra una mejora de más de 20 ms entre el sistema implementado en software y hardware. La motivación de este trabajo de grado es contribuir al avance tecnológico en la industria del cacao, mejorando la calidad y eficiencia en la clasificación precisa la variedad de cacao elegida.

• Autores: Gonzalez Rodriguez, Juan David; Rodriguez Orozco, Samuel
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/66714
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/66714
• Palabra clave: Fpga; Intelgencia artificial; Cacao; Fpga; Artificial intelligence; Cocoa; Ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas; Inteligencia artificial
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional