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Sistema de control de calidad utilizando redes neuronales para la clasificación del estado de la granadilla
dc.contributor.advisor | Álvarez Valdivia, Edwin Manuel | |
dc.contributor.author | Cuya Marzal, Bryan Cristhian Martín | |
dc.contributor.author | Ramos Lugo, Martín Guillermo | |
dc.date.accessioned | 2021-08-11T00:21:43Z | |
dc.date.available | 2021-08-11T00:21:43Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.citation | Cuya Marzal, B. C. M. y Ramos Lugo, M. G. (2020). Sistema de control de calidad utilizando redes neuronales para la clasificación del estado de la granadilla [Trabajo de suficiencia profesional para optar el Título Profesional de Ingeniero de Sistemas, Universidad de Lima]. Repositorio Institucional de la Universidad de Lima. https://hdl.handle.net/20.500.12724/13854 | es_PE |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12724/13854 | |
dc.description.abstract | This paper is about the most critical issue that we are living right now, the propagation of diseases with high probability of spread, and a potential solution to improve the current quality process after the collection of fruits from business related with agriculture that had been impacted by several actions from Governments and their ministries. Also, it develops factors of desirability, feasibility and expected benefits with the implementation of this project to the final client who are the independent farmers through a low-cost alternative oriented to the requirements, like the accomplishment of the protocols and the optimization of principal activities during quality assurance. This alternative uses a disruptive technology as internet of things for connection and communication between a computer and a camera that will take photos and will send wirelessly with the purpose of being evaluated in a neural convolutional network model that can classify the production of a kind of Peruvian fruit, granadilla, as valid or invalid while the protocols are being fulfilled and making business improves. Finally, it presents considerations and lessons learned along the development of four tests of solution in the generation of the network and the shipment of information between devices. | en_EN |
dc.description.abstract | En el presente trabajo se aborda la problemática que se vive en la actualidad, la propagación de enfermedades con alta probabilidad de contagio, y una potencial propuesta de mejora en el proceso actual de control de calidad después de la cosecha en los negocios relacionados a la agricultura, que se han visto impactados por las diversas medidas implementadas por el Estado y sus ministerios. También se desarrollan factores de deseabilidad y factibilidad como beneficios esperados por la realización del proyecto para el cliente final, que son los agricultores independientes a través de una alternativa de bajo costo, orientada a las necesidades como el cumplimiento de protocolos y optimización de las actividades requeridas durante el control de calidad. Esta alternativa utiliza tecnología disruptiva como internet de las cosas, para la interconexión y comunicación entre ordenador y una cámara como dispositivo de capturas de imágenes las cuales serán enviadas inalámbricamente para su procesamiento en una red neuronal convolucional que clasifica la producción de granadillas como fruta válida o inválida y acatar con los protocolos vigentes y generar mejoras en los negocios. Por último, se detalla las consideraciones y lecciones aprendidas a lo largo del desarrollo de las cuatro pruebas de la solución tanto en la generación de la red como en la interconexión y envío de información entre los dispositivos. | es_PE |
dc.format | application/pdf | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad de Lima | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | * |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | * |
dc.source | Repositorio Institucional - Ulima | es_PE |
dc.source | Universidad de Lima | es_PE |
dc.subject | Control de calidad | |
dc.subject | Plagas del campo | |
dc.subject | Redes neuronales (Informática) | |
dc.subject | Passion fruits | |
dc.subject | Quality control | |
dc.subject | Agricultural pests | |
dc.subject | Neural networks (Computer science) | |
dc.subject | Granadilla | es_PE |
dc.subject.classification | Ingeniería de sistemas / Diseño y métodos | es_PE |
dc.title | Sistema de control de calidad utilizando redes neuronales para la clasificación del estado de la granadilla | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad de Lima. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.level | Título Profesional | es_PE |
dc.type.other | Trabajo de suficiencia profesional | |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
dc.publisher.country | PE | |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | |
renati.author.dni | 70989051 | |
renati.author.dni | 70251065 | |
renati.juror | Rodriguez Rodriguez, Nadia Katherine | |
renati.juror | Miranda Pacheco, Jorge Víctor | |
renati.juror | Irey Nuñez, Jorge Luis | |
renati.juror | Álvarez Valdivia, Edwin Manuel | |
renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | * |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional | * |
renati.discipline | 612076 | |
ulima.cat | OI |