CBL - Campus del Baix Llobregat

Projecte llegit

Títol: DETECCIÓN DE LA PIÑA GOLDEN POR MEDIO DE VISIÓN ARTIFICIAL PARA LA CLASIFICACIÓN COMO MATERIA PRIMA DE CONSUMO, PARA EL ÁREA DE FOODBACK EN MERCABARNA

Estudiant que ha llegit aquest projecte:
FUENTES MERA, CRISTIAN MIGUEL (data lectura: 28-10-2022)
Cerca aquest projecte a Bibliotècnica

Tutor/Cotutor: RAHMANI, DJAMEL

Departament: DEAB

Títol: DETECCIÓN DE LA PIÑA GOLDEN POR MEDIO DE VISIÓN ARTIFICIAL PARA LA CLASIFICACIÓN COMO MATERIA PRIMA DE CONSUMO, PARA EL ÁREA DE FOODBACK EN MERCABARNA

Data inici oferta: 01-02-2022 Data finalització oferta: 01-10-2022

Estudis d'assignació del projecte:
MU TECH4AGRI+FOOD

Lloc de realització:
EEABB

Paraules clau:
Visión Artificial, Detección, Clasificación, Materia Prima, YOLOv7, Piña Golden, Python.

Descripció del contingut i pla d'activitats:
Mercabarna cada año se preocupa por el desperdicio alimentario
que se genere en sus inctalaciones, debido a esta problemática es
que actualmente se ha creado un centro de aprovechamiento
denominado ¿foodback", se trata de un nuevo sistema de gestión de
materia orgánica vegetal, fuera del circuito de comercialización
con el que se da una segunda vida a las frutas y hortalizas
excedentarias. El producto se distribuye a entidades sociales,
siendo éste el primer destinatario, o bien se transforma para ser
aprovechada al máximo [1].
Es por ello que están en la necesidad de tener una clasificación
de consumo de acuerdo al estado en que se encuentre esta materia
prima, ya sea un fin de consumo humano, animal, de uso
industrial, o compostaje, dando el máximo aprovechamiento a los
alimentos que lleguen al foodback.
Es así que, con el fin de optimizar la productividad de esta
actividad, se está presentando la ejecución de una aplicación que
hace uso de la inteligencia artificial (IA), el mismo que ha sido
desarrollado con el soporte del software Python para la detección
de imágenes, con el fin de clasificar la materia prima que nos
brinda el algoritmo de YOLO en su versión 7 en la cual se ha
trabajado, dando resultados favorables para optimizar el proceso
de clasificación a través de aprendizaje automático. Este
aplicativo se ha ejecutado con la piña Golden, debido a que en
los estudios realizados por CREDA, respecto a la cuantificación
desarrollada el año 2021, se obtuvo como resultado que la materia
prima con mayor desperdicio es la piña Golden, para la temporada
de verano. En tal sentido, y respecto a la calidad de los
alimentos, se puede decir que, la inteligencia artificial es
aprovechable en la clasificación de materia prima, por tal
motivo, este trabajo de fin de master busca hacer uso de la
inteligencia artificial para optimizar dicha clasificación para
la materia prima antes referida (la piña Golden).

Overview (resum en anglès): Every year, Mercabarna is concerned about the food waste that is generated. Due to this problem, the area called foodback has now been created. It is a new management system for organic vegetable matter, outside the marketing circuit with which it is used. gives a second life to surplus fruit and vegetables. The product is distributed to social entities, this being the first recipient, or it is transformed to be used to the maximum (Mercabarna, 2021). That is why they are in need of having a consumption classification according to the state in which this raw material is found, whether it is for human, animal, industrial use, or composting, giving maximum use to food. to get to the foodback. Thus, in order to optimize the productivity of this activity, the execution of an application that makes use of artificial intelligence (AI) is being presented, the same that has been developed with the support of Python software for the detection of images, in order to classify the raw material provided by the YOLO algorithm in its version 7 on which we have worked, giving favorable results to optimize the classification process through machine learning. This application has been executed with the Golden pineapple, because in the studies carried out by CREDA, regarding the quantification carried out in 2021, it was obtained as a result that the raw material with the greatest waste is the Golden pineapple, for the summer season. In this sense, and regarding food quality, it can be said that artificial intelligence is usable in the classification of raw materials, for this reason, this master's thesis seeks to make use of artificial intelligence to optimize said classification. for the aforementioned raw material (the Golden pineapple).