Publicación: Implementación de un sistema de identificación de residuos sólidos utilizando un sistema asistende para la clasificación de basuras
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Resumen en español
La investigación se enfocó en desarrollar un asistente para la clasificación de residuos sólidos. Con esto se plantearon tres objetivos específicos: analizar las tecnologías a usar, evaluar las distintas alternativas de diseño y desarrollar un sistema asistente de clasificación usando aprendizaje computacional. La metodología se dividió en tres etapas, la creación del prototipo, el diseño del sistema de detección de residuos y el desarrollo del software. La primera etapa se centró en el diseño del hardware y software inicial. En la segunda, se implementaron modelos para la detección y clasificación de residuos. En la tercera etapa, se desarrolló una interfaz para gestionar el sistema. Los resultados mostraron que las tecnologías como la visión artificial son efectivas para la clasificación de residuos. Por otro lado, se evaluaron distintas alternativas de diseño, dando prioridad a precisión y rapidez. Finalmente, se construyó un prototipo funcional. Esta investigación destaca la importancia de las nuevas tecnologías y la educación ambiental para la gestión de residuos. Para concluir, el sistema auxiliar desarrollado demostró ser una herramienta útil para la correcta clasificación de residuos. La unión con las tecnologías avanzadas es un camino necesario para fomentar las practicas sostenibles y asi mismo proteger el medio ambiente.
Resumen en inglés
The research focused on developing an assistant for the classification of solid waste. With this, three specific objectives were raised: analyze the technologies to be used, evaluate the different design alternatives and develop an assistant classification system using computational learning. The methodology was divided into three stages, the creation of the prototype, the design of the waste detection system and the development of the software. The first stage focused on the design of the initial hardware and software. In the second, models were implemented for the detection and classification of waste. In the third stage, an interface was developed to manage the system. The results showed that technologies such as computer vision are effective for waste classification. On the other hand, different design alternatives were evaluated, giving priority to precision and speed. Finally, a functional prototype was built. This research highlights the importance of new technologies and environmental education for waste management. To conclude, the auxiliary system developed proved to be a useful tool for the correct classification of waste. The union with advanced technologies is a necessary path to promote sustainable practices and also protect the environment.