{"id":75373,"date":"2025-01-29T14:48:18","date_gmt":"2025-01-29T17:48:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=75373"},"modified":"2025-03-31T11:25:28","modified_gmt":"2025-03-31T14:25:28","slug":"realizaron-el-diseno-e-implementacion-de-un-sistema-de-clasificacion-automatizada-de-frutas-dentro-de-una-cadena-de-produccion-utilizando-va-y-modelos-de-ml","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=75373","title":{"rendered":"Realizaron el dise\u00f1o e implementaci\u00f3n de un sistema de clasificaci\u00f3n automatizada de frutas dentro de una cadena de producci\u00f3n utilizando VA y Modelos de ML"},"content":{"rendered":"<p><em><strong>\u00abDise\u00f1o e Implementaci\u00f3n de un Sistema de Clasificaci\u00f3n Automatizada de Frutas Dentro de una Cadena de Producci\u00f3n Utilizando VA y Modelos de ML\u00bb<\/strong><\/em>, se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por los ahora ingenieros <strong>Jos\u00e9 Carlos R\u00edos Parquet y Enrique Sebasti\u00e1n Mar\u00edn Mendoza<\/strong>, como prueba final para egresar de la carrera de\u00a0<strong>Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA).<\/strong> La defensa del trabajo se realiz\u00f3 el 23 de Diciembre de 2024 en la Instituci\u00f3n.<!--more--><\/p>\n<p>La automatizaci\u00f3n industrial es clave para optimizar procesos productivos, permitiendo replicar tareas humanas mediante tecnolog\u00edas avanzadas en campos como el reconocimiento facial, la conducci\u00f3n aut\u00f3noma y la rob\u00f3tica. En la industria agroindustrial, la clasificaci\u00f3n de frutas y verduras representa un desaf\u00edo crucial para garantizar la calidad del producto final. Tradicionalmente, este proceso se realiza manualmente, pero presenta limitaciones inherentes a la capacidad humana, como la necesidad de un entrenamiento exhaustivo y la dificultad para mantener una uniformidad constante en las evaluaciones. Para superar estas limitaciones, la visi\u00f3n artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico se han consolidado como herramientas eficaces para automatizar la clasificaci\u00f3n en la cadena de producci\u00f3n.<\/p>\n<p>Estas tecnolog\u00edas ofrecen ventajas en precisi\u00f3n, velocidad y consistencia, aunque su implementaci\u00f3n enfrenta desaf\u00edos t\u00e9cnicos significativos, como la variabilidad en caracter\u00edsticas visuales de las frutas, incluyendo color, tama\u00f1o y textura. Estas dificultades destacan la necesidad de enfoques innovadores para garantizar la robustez y eficacia de los sistemas automatizados en entornos industriales.\u00a0Adem\u00e1s, es necesario procesar im\u00e1genes de manera que capturen sutiles diferencias de calidad y reflejen con exactitud las complejas caracter\u00edsticas estructurales y visuales. En este contexto, las redes neuronales convolucionales (CNN) han demostrado ser una herramienta robusta para resolver problemas de visi\u00f3n artificial, gracias a su capacidad para capturar dependencias espaciales en im\u00e1genes. Particularmente, arquitecturas avanzadas como YOLO (You Only Look Once) permiten la detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n eficiente de objetos en tiempo real, lo que resulta ideal para aplicaciones industriales que requieren decisiones r\u00e1pidas y precisas.<\/p>\n<p>En el Trabajo Final de Grado se presenta el dise\u00f1o e implementaci\u00f3n de un sistema automatizado para la clasificaci\u00f3n de frutas en cadenas de producci\u00f3n mediante visi\u00f3n artificial y aprendizaje autom\u00e1tico. Se dise\u00f1\u00f3 la mec\u00e1nica de una bancada experimental, fabricando una cinta transportadora mediante impresi\u00f3n 3D e integrando motores trif\u00e1sicos con control de velocidad y c\u00e1maras para la aplicaci\u00f3n de visi\u00f3n por computadora. Se capturaron videos de naranjas de distintos tipos para entrenar modelos basados en redes neuronales convolucionales,\u00a0 utilizados en la detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de naranjas seg\u00fan su madurez y calidad. El sistema, implementado en una bancada que simula condiciones industriales, alcanza una precisi\u00f3n del 97 % (mAP50) al ejecutarse en GPU, con una capacidad de procesamiento de 1 fruta por segundo. Los resultados demuestran la eficiencia del sistema, con potencial did\u00e1ctico y oportunidades de optimizaci\u00f3n y validaci\u00f3n en entornos m\u00e1s diversos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00abDise\u00f1o e Implementaci\u00f3n de un Sistema de Clasificaci\u00f3n Automatizada de Frutas Dentro de una Cadena de Producci\u00f3n Utilizando VA y Modelos de ML\u00bb, se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por los ahora ingenieros Jos\u00e9 Carlos R\u00edos Parquet y Enrique Sebasti\u00e1n Mar\u00edn Mendoza, como prueba final para egresar de la carrera de\u00a0Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA). 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