Aplicación Web para Clasificar los Granos de la Quinua Según la Norma Técnica Peruana Aplicando Machine Learning
El procesamiento de granos de quinua es complejo además que el análisis físico no genera información para una posterior retro alimentación, y es necesario tener un clasificador de granos, que permita clasificar grano por grano reduciendo el tiempo del análisis y es fundamental tener información acer...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de pregrado |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana Unión
2020
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
| Etiquetas: |
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
| _version_ | 1881510075648966656 |
|---|---|
| author | Quispe Valero, Paul Anderson |
| author2 | Condori Coaquira, Angel Rosendo |
| author_browse | Condori Coaquira, Angel Rosendo Quispe Valero, Paul Anderson |
| author_facet | Condori Coaquira, Angel Rosendo Quispe Valero, Paul Anderson |
| author_sort | Quispe Valero, Paul Anderson |
| collection | Repositorio institucional |
| description | El procesamiento de granos de quinua es complejo además que el análisis físico no genera información para una posterior retro alimentación, y es necesario tener un clasificador de granos, que permita clasificar grano por grano reduciendo el tiempo del análisis y es fundamental tener información acerca del grano de quinua y su clasificación, con la relevancia que está ganando machine learning y uno de sus sub campos deep learning, es posible entrenar modelos de redes neuronales convolucionales que permiten analizar imágenes digitales clasificando los granos de quinua. La presente investigación, utiliza el modelo Inception perteneciente a las redes neuronales convolucionales para analizar imágenes de granos de quinua para poder identificar parámetros basados en la NTP 206.56:2014, brindando un análisis en un corto tiempo creando un banco de información sobre el grano de quinua y su procedencia. Se utiliza la metodología para la ciencia de datos para la implementación de Inception y la abstracción de datos. Para el desarrollo web se emplea la metodología de proceso ágil unificado para analizar, desarrollar e implementar el modelo Inception en la aplicación web. El modelo Inception, clasifica los granos de quinua, mediante una imagen de entrada diferenciando cada grano según sea clasificado usando 7 etiquetas(labels) y está integrado a la aplicación web, como resultado se obtuvo una interfaz de usuario para el uso del modelo computacional y la generación de reportes según la muestra por cada grano de quinua exportado en formato pdf, adicionalmente generando un banco de información para futuros usos. |
| escuela_str_mv | Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas |
| format | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| id | oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/4658 |
| institution | UPeU |
| language | Spanish |
| linea_str_mv | Tecnología de información e innovación tecnológica |
| ocde_area_str_mv | Ingeniería y tecnología |
| ocde_disciplina_str_mv | Ingeniería eléctrica, electrónica e informática |
| ocde_str_mv | 2.02.03 |
| programa_nombre_str_mv | Ingeniería de Sistemas |
| programa_pxx_str_mv | P27 |
| programa_uri_str_mv | http://upeu.edu.pe/sys/programas/programa/ingenieria-de-sistemas |
| publishDate | 2020 |
| publishDateRange | 2020 |
| publishDateSort | 2020 |
| publisher | Universidad Peruana Unión |
| publisherStr | Universidad Peruana Unión |
| record_format | dspace |
| sede_str_mv | Juliaca |
| spelling | Aplicación Web para Clasificar los Granos de la Quinua Según la Norma Técnica Peruana Aplicando Machine Learning Quispe Valero, Paul Anderson Condori Coaquira, Angel Rosendo Inception Deep Learning Redes neuronales convolucionales Proceso ágil unificado El procesamiento de granos de quinua es complejo además que el análisis físico no genera información para una posterior retro alimentación, y es necesario tener un clasificador de granos, que permita clasificar grano por grano reduciendo el tiempo del análisis y es fundamental tener información acerca del grano de quinua y su clasificación, con la relevancia que está ganando machine learning y uno de sus sub campos deep learning, es posible entrenar modelos de redes neuronales convolucionales que permiten analizar imágenes digitales clasificando los granos de quinua. La presente investigación, utiliza el modelo Inception perteneciente a las redes neuronales convolucionales para analizar imágenes de granos de quinua para poder identificar parámetros basados en la NTP 206.56:2014, brindando un análisis en un corto tiempo creando un banco de información sobre el grano de quinua y su procedencia. Se utiliza la metodología para la ciencia de datos para la implementación de Inception y la abstracción de datos. Para el desarrollo web se emplea la metodología de proceso ágil unificado para analizar, desarrollar e implementar el modelo Inception en la aplicación web. El modelo Inception, clasifica los granos de quinua, mediante una imagen de entrada diferenciando cada grano según sea clasificado usando 7 etiquetas(labels) y está integrado a la aplicación web, como resultado se obtuvo una interfaz de usuario para el uso del modelo computacional y la generación de reportes según la muestra por cada grano de quinua exportado en formato pdf, adicionalmente generando un banco de información para futuros usos. 2020-12-03 2021-08-12T18:23:45Z 2021-08-12T18:23:45Z info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://hdl.handle.net/20.500.12840/4658 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/ application/pdf Universidad Peruana Unión PE oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/4658 2026-11-10T17:45:09Z |
| spellingShingle | Inception Deep Learning Redes neuronales convolucionales Proceso ágil unificado Quispe Valero, Paul Anderson Aplicación Web para Clasificar los Granos de la Quinua Según la Norma Técnica Peruana Aplicando Machine Learning |
| title | Aplicación Web para Clasificar los Granos de la Quinua Según la Norma Técnica Peruana Aplicando Machine Learning |
| title_full | Aplicación Web para Clasificar los Granos de la Quinua Según la Norma Técnica Peruana Aplicando Machine Learning |
| title_fullStr | Aplicación Web para Clasificar los Granos de la Quinua Según la Norma Técnica Peruana Aplicando Machine Learning |
| title_full_unstemmed | Aplicación Web para Clasificar los Granos de la Quinua Según la Norma Técnica Peruana Aplicando Machine Learning |
| title_short | Aplicación Web para Clasificar los Granos de la Quinua Según la Norma Técnica Peruana Aplicando Machine Learning |
| title_sort | aplicacion web para clasificar los granos de la quinua segun la norma tecnica peruana aplicando machine learning |
| topic | Inception Deep Learning Redes neuronales convolucionales Proceso ágil unificado |
| topic_facet | Inception Deep Learning Redes neuronales convolucionales Proceso ágil unificado |
| url | https://hdl.handle.net/20.500.12840/4658 |
| work_keys_str_mv | AT quispevaleropaulanderson aplicacionwebparaclasificarlosgranosdelaquinuasegunlanormatecnicaperuanaaplicandomachinelearning |