Gómez Gómez, Jorge EliecerFlórez Bohórquez, Miguel ÁngelPeña Rios, Juan Carlos2024-07-122024-07-122024-07-11https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8386La 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.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.1. Introducción 122. Justificación 173. Objetivos 194. Marco teórico 205. Revisión bibliográfica 256. Materiales y métodos 487. Resultados 628. Conclusiones 699. Recomendaciones 7110. Bibliografía 721.1. Planteamiento del problema 131.2. Formulación del problema 151.3. Árbol de problema 163.1. Objetivo general 193.2. Objetivos especificos 194.1. Contaminación ambiental 204.2. Tipos de contaminación 214.3. Clasificación y separación de residuos 234.4. Aprendizaje automático 246.1. Diseño metodológico 486.1.1. Tipo de investigación 486.1.2. Metodología 486.2. Fases de diseño 496.2.4. Fase IV - Desarrollo 576.2.2. Fase II - Creación del prototipo de dispositivo 546.2.1. Fase I - Análisis de requerimientos del sistema 496.2.3. Fase III - Diseño 557.3. Desarrollo del sistema 667.1. Análisis de las tecnologías de construcción 627.2. Analizar alternativas de diseño 64application/pdfspaCopyright Universidad de Córdoba, 2024Trabajo de grado - PregradoAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccessAprendizaje automáticoReciclajeRedes neuronalesClasificación de residuosMachine learningRecyclingNeural networksWaste classificationUniversidad de CórdobaRepositorio Universidad de Córdobahttps://repositorio.unicordoba.edu.cohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2