Sistema de clasificación de botellas mediante el reconocimiento de imágenes para el tratamiento de basura.

Abstract

El presente trabajo tiene como objetivo crear un prototipo para la clasificación de botellas, ya sean estas de vidrio o plástico o cualquier otro material usando reconocimiento de imágenes. El prototipo diseñado consta de dos partes, la primera corresponde a una mesa vibratoria para dispersar la basura, mientras que la segunda parte corresponde a una banda transportadora donde se instala el sistema de detección y clasificación de las botellas.

El modelo utilizado para la detección es YOLOv5s, el código para la detección se escribe en lenguaje Python, mientras que el código para la clasificación se desarrolla a través del IDE de arduino y el microcontrolador ESP32.

El prototipo se realiza en tres fases. En la primera fase, se realiza el estudio del estado del arte, así como el análisis de mecanismos y algoritmos. En la segunda fase se entrena el modelo de detección, se elaboran los códigos respectivos y se elabora la parte física del proyecto. Finalmente, en la fase tres se integra las dos partes y se procede a la recolección de datos.

Después de 2700 pruebas para poder analizar su comportamiento en diferentes escenarios, se determinó que el prototipo tiene tendencia a cometer más errores en la detección y clasificación, con forme sube el número de botellas que ingresan desde la mesa vibratoria. Sin embargo, tras el análisis estadístico aplicado se concluye que el prototipo diseñado posee un alto nivel de acierto en las detecciones y clasificaciones de las botellas.