Implementación de un modelo de inteligencia artificial para la clasificación de materiales metálicos y no metálicos en una banda transportadora

El proyecto se basa en un sistema de clasificación de residuos metálicos y plásticos basado en visión artificial, implementado sobre una cinta transportadora. Se utiliza un enfoque de procesamiento de imágenes que implica capturar, preprocesar y segmentar datos visuales para entrenar un modelo de aprendizaje profundo. El sistema se diseña para operar en tiempo real, permitiendo la identificación y categorización de materiales, ya sean metálicos o plásticos. Para ello se utiliza un Nvidia Jetson Xavier NX, que realiza la inferencia del modelo optimizado, asegurando una alta eficiencia en el reconocimiento de objetos. El proyecto incorpora también un sistema de actuación electromecánica, formado por un conjunto de relés de doble canal y un controlador que permite la clasificación automática mediante la activación de mecanismos de separación. La integración de Arduino Nano ESP32 facilita la comunicación entre los diferentes módulos, asegurando una respuesta coordinada en la ejecución del proceso. Finalmente, se realizan pruebas de validación para analizar el desempeño del sistema en términos de precisión y tiempos de respuesta, obteniendo resultados que demuestran su viabilidad para aplicaciones industriales en el campo del reciclaje automatizado.

• Autor Principal: Banchon Lucero, Oscar Javier (author)
• Outros autores: Rea Cujilema, Joan Sebastian (author)
• Formato: bachelorThesis
• Idioma: spa
• Publicado: 2025
• Subjects: SISTEMA NEUMÁTICO; BANDA TRANSPORTADORA; AUTOMATIZACION POR VISION ARTIFICIAL; NVIDIA JETSON; ESP32; BANDA AUTOMATIZADA
• Acceso en liña: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/30403