2026-03-052025-06-073rd Latin American Symposium on Education, Technology and Science 2025https://uaf.edu.mx/3rd-latin-american-symposium-on-education-technology-and-science-2025/https://www.fiuni.edu.py/wp-content/uploads/2025/04/3rd-Latin-American-Symposium-on-Education-Technology-and-Science-2025.pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12272/14662Este trabajo propone un sistema automático de clasificación de granos de arroz mediante Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Tras un preprocesamiento de imágenes que incluye binarización y detección de contornos, el modelo fue entrenado y validado, alcanzando una precisión del 83% en la clasificación basada en criterios de expertos, demostrando la viabilidad de esta técnica para automatizar el proceso.pdfesAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/aprendizaje profundo aplicado a imágenesreconocimiento automático de patronesentrenamiento supervisado de modelosinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectAcceso abierto