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Título: Subsistema de clasificación: desarrollo de un sistema distribuido para clasificación de fichas Lego basado en imágenes.
Autor: Gangotena Torres, Ernesto Santiago
Palabras clave: REDES NEURALES
ALMACENAMIENTO DIGITAL
Fecha de publicación: feb-2022
Editorial: Quito : EPN, 2022.
Citación: Gangotena Torres, E. S. (2022). Subsistema de clasificación: desarrollo de un sistema distribuido para clasificación de fichas Lego basado en imágenes. 58 páginas. Quito : EPN.
Resumen: En este Trabajo de Integración Curricular se realizó la implementación del subsistema para clasificación de fichas Lego usando atributos como el color o el tipo de ficha. Para la clasificación de las fichas Lego por tipo se implementó un modelo de red neuronal convolucional, y la transferencia de aprendizaje se realizó a través de otra red neuronal pre entrenada mediante la herramienta MobileNetV2. Para determinar el color de la ficha Lego se utilizó la herramienta OpenCV con la que se realizó la detección de bordes para localizar y obtener un punto de la ficha Lego en la imagen, y así extraer el color de un píxel en dicha posición. Además, se implementó un programa que hace uso del modelo de la red neuronal y la detección de color para realizar la clasificación de otras imágenes que contienen fichas Legos, el cual dispone de stubs que simulan el funcionamiento del subsistema de adquisición y el subsistema de almacenamiento. Este subsistema realizará la clasificación de fichas Lego que son recibidas desde el subsistema de adquisición y el resultado de la clasificación se envía al subsistema de almacenamiento.
Descripción: Abstract: In this Final Integration Work, the implementation of the subsystem for classifying Lego tiles was carried out using attributes such as color or type of tiles. For the classification of the Lego tiles by type, a convolutional neural network model was implemented, and the learning transfer was carried out through another pre-trained neural network using the MobileNetV2 tool. The color of the Lego tile was determined using the OpenCV tool with which edge detection was performed to locate and obtain a point of the Lego tile in the image, and thus extract the color of a pixel in that position. In addition, a program was implemented which makes use of the neural network model and color detection to classify other images containing Legos, which has stubs that simulate the operation of the acquisition subsystem and the storage subsystem. This subsystem will perform the classification of Lego tiles that are received from the acquisition subsystem and the result of the classification is sent to the storage subsystem.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/22406
Tipo: bachelorThesis
Aparece en las colecciones:TIC - Tecnología de la Información (FIEE)

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