Clasificación automática de residuos aprovechables y no aprovechables en la Pontificia Universidad Javeriana Cali usando Deep Learning

El procesamiento de los residuos sólidos es un problema que viene perjudicando a la humanidad des de hace ya varios años, dando por resultado contaminación y acumulación excesiva de desperdicios en rellenos sanitarios. Todo este panorama ha traído consigo la aplicación de normativas para la clasific...

Full description

Autores:
TorresTamayo, JuanEsteban
RoseroMora, JannerArley
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Repositorio:
Vitela
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/2734
Acceso en línea:
https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2734
Palabra clave:
Deep Learning
Visión computacional
Residuos aprovechables
Residuos no aprovechables
Redes neuronales convolucionales
Clasificador automático
Transfer Learning
Rights
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Description
Summary:El procesamiento de los residuos sólidos es un problema que viene perjudicando a la humanidad des de hace ya varios años, dando por resultado contaminación y acumulación excesiva de desperdicios en rellenos sanitarios. Todo este panorama ha traído consigo la aplicación de normativas para la clasificación de los residuos para su posterior procesamiento, donde en Colombia la actual normativa dicta tres tipos de residuos: Aprovechables, No Aprovechables y Orgánicos. Sin embargo, aún con la existencia de normativas y campañas educativas sobre el manejo de los residuos sólidos urbanos, la comunidad no realiza adecuadamente la separación de dichos materiales y esto trae consigo un aumento energético laboral en las instalaciones dedicadas al procesamiento de desperdicios que bus can darles un correcto tratamiento a estos. Este trabajo propone la implementación de una herramienta tecnológica que permita realizar una clasificación automática de los residuos orgánicos enfocándose en las instalaciones del campus de la Pontificia Universidad Javeriana Cali. Para ello, se partió de la visión computacional para el reconocimiento de imágenes de residuos los cuales son procesados y clasificados a partir de un algoritmo de Deep Learning que tiene por objetivo identificar y clasificar los residuos entre aprovechables y no aprovechables. Después de un proceso de benchmarking entre modelos implementados con Transfer Learning el modelo escogido alcanza métricas de 0.93 en Accuracy.