Sistema autonomo para clasificación de material reciclable implementado en un sistema embebido usando IA

En este trabajo se presenta un algoritmo de inteligencia artificial, implementado en dos sistemas embebidos buscando desarrollar y comparar dos productos posibles. las tarjetas escogidas fueron: la tarjeta Jetson nano 2GB de NVIDIA y la Raspberry Pi 3 Model B +. Este algoritmo reconoce automáticamen...

Full description

Autores:
Sastre Lozada, Cristian Alejandro
Ramírez Ardila, Juan Diego
Galeano Díaz, Nicodemo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12482
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Palabra clave:
Redes Neuronales Convolucionales
Tensorflow
Keras
Material Reciclable
Clasificación autónoma
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Recyclable material
Autonomous classification
Trash
Rights
openAccess
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description En este trabajo se presenta un algoritmo de inteligencia artificial, implementado en dos sistemas embebidos buscando desarrollar y comparar dos productos posibles. las tarjetas escogidas fueron: la tarjeta Jetson nano 2GB de NVIDIA y la Raspberry Pi 3 Model B +. Este algoritmo reconoce automáticamente distintos materiales reciclables. Para esto se creo una base de 3500 imágenes de diferentes fuentes, el cual pasó por un proceso de tratamiento y filtrado. Posteriormente se entrenaron tres algoritmos: EfficientNet, MobileNetV2 y MobileNetV2-FPN. El algoritmo escogido fue el basado en la MobileNet-FPN mostrando el mejor desempeño teniendo en cuenta características como la función de perdida y la precisión de detección del modelo. Luego se realizaron pruebas de funcionamiento con materiales reciclables, usando la implementación propuesta en las dos tarjetas. Finalmente se escogió la Jetson nano para la implementación, ya qué mostró mejor relación de costo-beneficio, desempeño y velocidad en la detección.
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Este algoritmo reconoce automáticamente distintos materiales reciclables. Para esto se creo una base de 3500 imágenes de diferentes fuentes, el cual pasó por un proceso de tratamiento y filtrado. Posteriormente se entrenaron tres algoritmos: EfficientNet, MobileNetV2 y MobileNetV2-FPN. El algoritmo escogido fue el basado en la MobileNet-FPN mostrando el mejor desempeño teniendo en cuenta características como la función de perdida y la precisión de detección del modelo. Luego se realizaron pruebas de funcionamiento con materiales reciclables, usando la implementación propuesta en las dos tarjetas. Finalmente se escogió la Jetson nano para la implementación, ya qué mostró mejor relación de costo-beneficio, desempeño y velocidad en la detección.PregradoIngeniero ElectrónicoThis paper presents an artificial intelligence algorithm implemented in two embedded systems seeking to develop and compare two possible products. the chosen cards were: the NVIDIA Jetson nano 2GB card and the Raspberry Pi 3 Model B+. This algorithm automatically recognizes different recyclable materials. For this, a database of 3500 images from different sources was created, which went through a process of treatment and filtering. Subsequently, three algorithms were trained: EfficientNet, MobileNetV2 and MobileNetV2-FPN. The chosen algorithm was the one based on MobileNet-FPN that presented the best performance taking into account characteristics such as the loss function and the detection accuracy of the model. Then, performance tests were carried out with recyclable materials, using the implementation proposed in the two cards. Finally, the Jetson nano was chosen for the implementation, since it presented the best cost-benefit ratio, performance and speed of detection.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingeníerias FisicomecánicasIngeniería ElectrónicaEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y TelecomunicacionesRedes Neuronales ConvolucionalesTensorflowKerasMaterial ReciclableClasificación autónomaBasuraConvolutional neural networksTensorflowKerasRecyclable materialAutonomous classificationTrashSistema autonomo para clasificación de material reciclable implementado en un sistema embebido usando IAAutonomous system for sorting recyclable material implemented in an embedded system using AITesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALDocumento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf5670746https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/353343c0-c3e6-4049-a7bc-1497ff8a5ecd/download5450031ca053ab6c41de0e35d804406eMD51Carta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfapplication/pdf56624https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/53e01b93-c5f6-45aa-8163-3af906b7a580/download59d2ef8782feb8434fd00c1ebbe0d182MD52Carta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfapplication/pdf775151https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/fd050e7b-4512-49d7-9f00-9edc7c9d69e2/downloadf741891846870bc4f71d5e18189995faMD53Carta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfapplication/pdf658086https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/c18b3cdd-edd4-4207-8d82-282e594b4640/downloadcf80d081e581a3e75c29318bd7ee31ffMD54Nota de proyecto.pdfNota de proyecto.pdfapplication/pdf86259https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/9c160409-74ac-4904-a201-44525d50d3e9/download3b2acf67ac46b6f31bfb2258a4ab3bb6MD55Carta de confidencialidad.pdfCarta de confidencialidad.pdfapplication/pdf356993https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/51d3582b-cb5d-4761-96a7-260d817290e7/downloadc46abda008b5299b1cc42c6bf1cf630eMD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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