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Prototipo módulo de automatización y clasificación inteligente

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dc.contributor.advisorPinillos, Juan
dc.contributor.authorOcampo Botero, Darién Alexander
dc.contributor.authorDomínguez Triana, Daniel Alejandro
dc.date.accessioned2024-06-04T16:54:00Z
dc.date.available2024-06-04T16:54:00Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEl inadecuado manejo de los residuos sólidos representa un grave problema ambiental en la actualidad. Se estima que menos del 10 por-ciento de los desechos son reciclados correctamente en la mayoría de países (PNUMA, 2018), lo cual se debe en gran medida a la falta de una cultura de separación de materiales reciclables desde los hogares y fuentes de origen. Ante esta problemática, la presente investigación propone el desarrollo de un prototipo de módulo automatizado para la detección y clasificación de residuos plásticos y metálicos, buscando facilitar y motivar el reciclaje efectivo mediante una solución tecnológica innovadora. El prototipo consiste en una estructura modular con bandas transportadoras y una cámara para la detección de residuos e identificación de plásticos, con módulos microcontroladores de automatización mediante algoritmos programados en lenguaje C++ y Python. Su funcionamiento se basa en la detección de los materiales con Deep Learning implementando y entrenando el modelo YOLO (You Only Look Once) y sus capas de detección, para clasificarlos y dirigirlos hacia contenedores específicos a través del accionamiento de bandas. El marco teórico de la investigación se complementa con tangentes interdisciplinarias en la programación neurolingüística y teorías del aprendizaje cognitivas y conductuales que exploran brevemente conceptos de otras disciplinas que se conectan con la investigación. Según autores como Bandler y Grinder (1975), los patrones mentales y conductuales arraigados se pueden reestructurar generando nuevas conexiones neuronales y reforzando experiencias que modelen los comportamientos deseados. Por ello, la interacción vivencial con este prototipo busca modificar creencias e instaurar hábitos de separación responsable de residuos, mediante la observación, modelamiento y retroalimentación implícita que permitirá esta tecnología mimetizarse sutilmente con la vida humana. La metodología consistió en el diseño mecánico, electrónico y de software del prototipo, seleccionando componentes óptimos. Luego se realizaron pruebas experimentales para validar su precisión en la clasificación de materiales reciclables, analizando métricas como exactitud, sensibilidad y especificidad con la inferencia de las imágenes y observando como los mecanismos tradicionales como sensores no eran lo óptimo para este tipo de mecanismos de detección y clasificación. Los resultados preliminares fueron prometedores en el uso de IA, con una efectividad de detección superior al 85 por-ciento. No obstante, se requiere aún refinar el prototipo y hacer nuevas pruebas en condiciones reales... Asimismo, se complementará con estrategias enfocadas en el cambio cultural, utilizando elementos motivacionales y de concientización. De esta manera, esta solución integral busca atacar las causas conductuales y estructurales... Con adecuadas iteraciones y pruebas en campo, y en sinergia con intervenciones socio-culturales, esta innovación tiene el potencial de optimizar los procesos de separación y reciclaje desde el origen, mitigando el impacto ambiental de los residuos sólidos.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemasspa
dc.format.extent48 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3297
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeTuluá (Valle del Cauca, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectProceso automático híbridospa
dc.subjectRecuperación de energíaspa
dc.subjectProceso semiautomáticospa
dc.subject.lembResiduos sólidos
dc.subject.lembAutomatización
dc.subject.lembInteligencia artificial
dc.titlePrototipo módulo de automatización y clasificación inteligentespa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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