Clasificador de productos agrícolas para control de calidad basado en Machine Learning e Industria 4.0.
En la actualidad, las técnicas empíricas en la producción agrícola ecuatoriana para la identificación y clasificación de productos no son suficientes para alcanzar estándares de calidad con normas de inocuidad alimentaria y así lograr cubrir la demanda de un mercado internacional. Este trabajo prese...
में बचाया:
| मुख्य लेखक: | |
|---|---|
| अन्य लेखक: | |
| स्वरूप: | article |
| भाषा: | spa |
| प्रकाशित: |
2020
|
| विषय: | |
| ऑनलाइन पहुंच: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/15772 |
| टैग: |
टैग जोड़ें
कोई टैग नहीं, इस रिकॉर्ड को टैग करने वाले पहले व्यक्ति बनें!
|
टैग जोड़ें | सारांश: | En la actualidad, las técnicas empíricas en la producción agrícola ecuatoriana para la identificación y clasificación de productos no son suficientes para alcanzar estándares de calidad con normas de inocuidad alimentaria y así lograr cubrir la demanda de un mercado internacional. Este trabajo presenta un sistema capaz de supervisar, identificar y clasificar la calidad de productos del sector agrícola, mediante la aplicación de técnicas de soft computing y algoritmos de machine learning que contribuyen a la identificación de imágenes en tiempo real. La investigación permitió implementar algoritmos de clasificación de K vecinos más cercanos para etiquetar los productos según su calidad y enviar los reportes en tiempo real a una aplicación web mediante el protocolo MQTT. Los productos utilizados para este estudio fueron bananas, naranjas, plátano verde y manzanas. Los resultados obtenidos permitieron determinar el mínimo número de imágenes requeridos para el entrenamiento de los modelos de identificación y las tasas de error de identificación durante la etapa de validación. |
|---|