Medidor de la madurez del banano mediante espectrometría multicanal y aprendizaje de máquina para la clasificación de su estado de cosecha.
Descrição
Este trabajo de graduación fue realizado con el objetivo principal de desarrollar un sistema que pueda medir el nivel de madurez del banano utilizando espectrometría y aprendizaje automático, destinado a la aplicación en la industria guatemalteca. En el capítulo inicial, se proporciona un análisis de la necesidad de una clasificación más eficiente y precisa para los productores y distribuidores de banano. Luego, se discute el desarrollo del modelo de aprendizaje de máquina y la elección del algoritmo Random Forest. Se detalla el proceso de entrenamiento y cómo se obtuvo un rendimiento satisfactorio en términos de precisión, exhaustividad y puntuación F1, teniendo en cuenta las limitaciones presentadas. También se presenta el desarrollo del hardware. A través de un Arduino y diversos componentes electrónicos, se creó un prototipo que incorpora el algoritmo seleccionado y puede clasificar efectivamente las muestras de banano en sus niveles de madurez. Adicionalmente, se analizó el tiempo de desarrollo y los costos asociados del sistema. Con un costo total de ocho mil quinientos ochenta y tres quetzales con ochenta y tres centavos, se concluyó que el sistema es rentable gracias a las mejoras en eficiencia y reducción de pérdidas.Tesis de Grado
Tesis Licenciatura (Ingeniería en Informática y Sistemas) URL, Facultad de Ingeniería
Modo de acceso: Internet