Identificación de objetos tipo industrial por medio de análisis de imágenes con técnicas de aprendizaje profundo - Faulkner, Melani Fátima (My University, 2025)
La identificación de imágenes en el ámbito industrial se ha vuelto una herramienta esencial para realizar inspecciones visuales rápidas y precisas en la línea de producción. Permite reemplazar el trabajo de las personas en tareas repetitivas, mejorando la calidad del producto y reduciendo costos a largo plazo. El objetivo de este trabajo es proponer un sistema embebido de clasificación de imágenes de objetos tipo industrial, a través de plataformas de hardware sencillo como Raspberry Pi. Estos sistemas son económicos y versátiles, lo que facilita implementar una red neuronal convolucional (CNN) con alta exactitud y eficiencia. Además, se explican las técnicas de aumento de datos aplicadas para incrementar la robustez y la precisión del modelo. El desarrollo se realizó en Python y generó como resultado una gráfica que registra la evolución de la exactitud durante el proceso de entrenamiento y un programa de prueba para comprobar los resultados de la predicción.
Keywords: sistema embebido; red neuronal convolucional; efficientnet; raspberry pi