Diseño e implementación de un prototipo para detección de envases en residuos sólidos por medio de visión artificial
El presente proyecto de grado tiene como finalidad la creación de un sistema para detectar envases de tipo botella de plástico y vidrio en los residuos conglomerados, utilizando la visión computacional implementada en un sistema embebido que es capaz de: detectar una muestra de basura por medio de s...
- Autores:
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Amaya Lopez, Deivith Enrique
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/48494
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El presente proyecto de grado tiene como finalidad la creación de un sistema para detectar envases de tipo botella de plástico y vidrio en los residuos conglomerados, utilizando la visión computacional implementada en un sistema embebido que es capaz de: detectar una muestra de basura por medio de sensores colocados al inicio y al final de una banda transportadora, llevar los residuos desde el punto de origen hasta el punto de la adquisición de la imagen utilizando la banda transportadora, capturar una imagen y detectar los envases dentro de la muestra de residuos. Este proceso junto con consideraciones especiales conforman el algoritmo diseñado que explica el correcto funcionamiento del sistema. El proyecto cumplió con los objetivos planteados logrando ejecutar correctamente el algoritmo y haciendo buenas inferencias sobre la muestra de basura. Sin embargo, se reconoció la limitación del sistema de detección de objetos al presentarse envases en posiciones en las que la inferencia no brinda la información necesaria para poder tomar el envase dentro de la muestra. |
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Felipe Antón, Mª del Rosario, "Interacciones microorganismos-suelos-planta en la preservación del Medio Ambiente y la Salud," Discursos, 2003. J. A. Martínez Sepúlveda et al, "Residuos en Hispanoamérica de lo ambiental a lo social," 2016. P. Tello and P. Mijailova and G. Ruiz, “Temas de Ingeniería Sanitaria y Ambiental,"2014. Sáez et al, "Omnia ISSN: 1315-8856 revistaomnia@gmail.com Universidad del Zulia Venezuela," vol. 20, 2014. Available: http://www.redalyc.org/resumen.oa?id=73737091009. H. Ponce, E. Moya-Albor and J. Brieva, "A novel artificial organic control system for mobile robot navigation in assisted living using vision- and neural-based strategies," Comput Intell Neurosci, vol. 2018, 2018. Available: https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=psyh&AN=2018-63858-001&lang=es&site=ehost-live. DOI: 10.1155/2018/4189150. W. B. Rauch-Hindin, Aplicaciones De La Inteligencia Artificial En La Actividad Empresarial, La Ciencia Y La Industria. 1989. Girón, S. L., Mateus, J. C., & Méndez, F. (2009). Impacto de un botadero a cielo abierto en el desarrollo de síntomas respiratorios y en costos familiares de atención en salud de niños entre 1 y 5 años en Cali, Colombia. Biomédica, 29(3), 392–402. https://doi.org/10.7705/biomedica.v29i3.11 "Impacto Medioambiental Del Plástico: Causas Y Efectos". Roll'eat®. https://rolleat.com/es/impacto-ambiental-del-plastico/ (accedido el 28 de noviembre de 2022). "Disposición de residuos plásticos".https://coprocesamiento.org. https://coprocesamiento.org/disposicion-de-residuos-plasticos/. D. L. PACHÓNESPINEL, "PROTOTIPO DE SISTEMA AUTOMATIZADO CON VISIÓN ARTIFICIAL PARA LA SELECCIÓN DE EMPAQUES DE PLÁSTICO, VIDRIO Y LATA EN EL PROCESO DE RECICLAJE", UNIVERSIDAD DE CUNDINAMARCA EXTENSIÓN CHÍA, 2018. [En línea]. Disponible: https://repositorio.ucundinamarca.edu.co/bitstream/handle/20.500.12558/2497/Trabajo%20de%20grado.pdf?sequence=3&isAllowed=y D. Estévez Trigo, "Detección de objetos en imágenes utilizando técnicas de aprendizaje profundo (Deep-Learning)", Universidad de Sevilla, 2021. [En línea]. Disponible: N. B. Bonifaz Oviedo, "DESARROLLO DE UN SISTEMA DE RECOMENDACIÓN INTELIGENTE PARA SELECCIÓN DE PRENDAS UTILIZANDO ANÁLISIS DE IMÁGENES CON REDES NEURONALES.", UNIVERSIDAD SANTO TOMÁS, 2021. [En línea]. Disponible: http://hdl.handle.net/11634/34732 A. Bermudez Castañeda, "Implementación de un sistema para la detección de peligros potenciales para motociclistas basado en información visual.", UNIVERSIDAD SANTO TOMÁS, 2021. [En línea]. Disponible: https://repository.usta.edu.co/bitstream/handle/11634/34736/2021alexanderbermudez.pdf?sequence=1&isAllowed=y J. D. Giraldo Quiñones, "Clasificador de residuos sólidos haciendo uso de deep learning", Universidad Autónoma de occidente. [En línea]. Disponible: https://red.uao.edu.co/bitstream/handle/10614/14209/T10373_Clasificador%20de%20residuos%20sólidos%20haciendo%20uso%20de%20deep%20learning?sequence=1 "Redes Neuronales artificiales: Qué son y cómo se entrenan ". Xeridia. https://www.xeridia.com/blog/redes-neuronales-artificiales-que-son-y-como-se-entrenan-parte-i. “Supervised Machine Learning: Regression and Classification”notas de clase, Supervised Machine Learning: Regression and Classification by deeplearning.ai and Universidad de Stanford, Coursera, Enero 2022. V. Alvear-Puertas, P. Rosero-Montalvo, D. Peluffo-Ordóñez y J. Pijal-Rojas, "Internet de las Cosas y Visión Artificial, Funcionamiento y Aplicaciones: Revisión de Literatura", Enfoque UTE, vol. 8, n.º 1, pp. 244–256, febrero de 2017. Accedido el 28 de noviembre de 2022. [En línea]. Disponible: https://doi.org/10.29019/enfoqueute.v8n1.121. W. Ejsmont, "Https://www.dbc.wroc.pl/dlibra/publication/44195/edition/39674", Didactics of Mathematics, vol. 13, n.º 17, pp. 13–16, 2016. Accedido el 28 de noviembre de 2022. [En línea]. Disponible: https://doi.org/10.15611/dm.2016.13.02. K. S. Kumaran y S. Balaji, "SSD: Single shot multibox detector", Acta Scientific Neurology, pp. 03–09, agosto de 2022. [En línea]. Disponible: https://doi.org/10.31080/asne.2022.05.0523 T. Ahmad, Y. Ma, M. Yahya, B. Ahmad, S. Nazir y A. U. Haq, "Object detection through modified YOLO neural network", Scientific Programming, vol. 2020, pp. 1–10, junio de 2020. [En línea]. Disponible: https://doi.org/10.1155/2020/8403262. "How to create a deep learning dataset using Google Images - PyImageSearch".PyImageSearch.https://pyimagesearch.com/2017/12/04/how-to-create-a-deep-learning-dataset-using-google-images/. J. Terra. "Pytorch vs tensorflow vs keras: Here are the difference you should know". Simplilearn.com. https://www.simplilearn.com/keras-vs-tensorflow-vs-pytorch-article#:~:text=TensorFlow%20offers%20better%20visualization,%20which,to%20the%20TensorFlow%20Serving%20framework. |
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Segura Torres, Dario AlejandroAmaya Lopez, Deivith Enriquehttps://orcid.org/0000-0001-9205-9736https://scholar.google.com/citations?hl=es&user=HjAgiw0AAAAJhttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001375771Universidad Santo Tomás2023-01-16T15:35:24Z2023-01-16T15:35:24Z2022-12-22Segura Torres, D. A. (2022). Diseño e implementación de un prototipo para detección de envases en residuos sólidos por medio de visión artificial. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio institucional.http://hdl.handle.net/11634/48494reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEl presente proyecto de grado tiene como finalidad la creación de un sistema para detectar envases de tipo botella de plástico y vidrio en los residuos conglomerados, utilizando la visión computacional implementada en un sistema embebido que es capaz de: detectar una muestra de basura por medio de sensores colocados al inicio y al final de una banda transportadora, llevar los residuos desde el punto de origen hasta el punto de la adquisición de la imagen utilizando la banda transportadora, capturar una imagen y detectar los envases dentro de la muestra de residuos. Este proceso junto con consideraciones especiales conforman el algoritmo diseñado que explica el correcto funcionamiento del sistema. El proyecto cumplió con los objetivos planteados logrando ejecutar correctamente el algoritmo y haciendo buenas inferencias sobre la muestra de basura. Sin embargo, se reconoció la limitación del sistema de detección de objetos al presentarse envases en posiciones en las que la inferencia no brinda la información necesaria para poder tomar el envase dentro de la muestra.The purpose of this degree project is to create a system to detect plastic and glass bottle type containers in conglomerate waste, using computer vision implemented in an embedded system that is capable of: detecting a sample of waste by means of sensors placed at the beginning and end of a conveyor belt, carrying the waste from the point of origin to the point of image acquisition using the conveyor belt, capturing an image and detecting the containers within the waste sample. This process along with special considerations make up the designed algorithm that explains the correct operation of the system. The project met the stated objectives by managing to correctly execute the algorithm and making good inferences about the waste sample. However, it was recognized the limitation of the object detection system by presenting containers in positions in which the inference does not provide the necessary information to be able to take the container within the sample.Ingeniero ElectronicoPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Ingeniería ElectrónicaFacultad de Ingeniería ElectrónicaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Diseño e implementación de un prototipo para detección de envases en residuos sólidos por medio de visión artificialcomputer visionembedded systeminferenceIngeniería ElectrónicaEnvases-Plásticoresiduos Conglomeradosvisión computacionalsistema embebidoinferenciaTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáFelipe Antón, Mª del Rosario, "Interacciones microorganismos-suelos-planta en la preservación del Medio Ambiente y la Salud," Discursos, 2003.J. A. Martínez Sepúlveda et al, "Residuos en Hispanoamérica de lo ambiental a lo social," 2016.P. Tello and P. Mijailova and G. Ruiz, “Temas de Ingeniería Sanitaria y Ambiental,"2014.Sáez et al, "Omnia ISSN: 1315-8856 revistaomnia@gmail.com Universidad del Zulia Venezuela," vol. 20, 2014. Available: http://www.redalyc.org/resumen.oa?id=73737091009.H. Ponce, E. Moya-Albor and J. Brieva, "A novel artificial organic control system for mobile robot navigation in assisted living using vision- and neural-based strategies," Comput Intell Neurosci, vol. 2018, 2018. Available: https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=psyh&AN=2018-63858-001&lang=es&site=ehost-live. DOI: 10.1155/2018/4189150.W. B. Rauch-Hindin, Aplicaciones De La Inteligencia Artificial En La Actividad Empresarial, La Ciencia Y La Industria. 1989.Girón, S. L., Mateus, J. C., & Méndez, F. (2009). Impacto de un botadero a cielo abierto en el desarrollo de síntomas respiratorios y en costos familiares de atención en salud de niños entre 1 y 5 años en Cali, Colombia. Biomédica, 29(3), 392–402. https://doi.org/10.7705/biomedica.v29i3.11"Impacto Medioambiental Del Plástico: Causas Y Efectos". Roll'eat®. https://rolleat.com/es/impacto-ambiental-del-plastico/ (accedido el 28 de noviembre de 2022)."Disposición de residuos plásticos".https://coprocesamiento.org. https://coprocesamiento.org/disposicion-de-residuos-plasticos/.D. L. PACHÓNESPINEL, "PROTOTIPO DE SISTEMA AUTOMATIZADO CON VISIÓN ARTIFICIAL PARA LA SELECCIÓN DE EMPAQUES DE PLÁSTICO, VIDRIO Y LATA EN EL PROCESO DE RECICLAJE", UNIVERSIDAD DE CUNDINAMARCA EXTENSIÓN CHÍA, 2018. [En línea]. Disponible: https://repositorio.ucundinamarca.edu.co/bitstream/handle/20.500.12558/2497/Trabajo%20de%20grado.pdf?sequence=3&isAllowed=yD. 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