RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Sistema de detección de plásticos PET en plantas de reciclaje mediante inteligencia artificial
T2 PET plastics detection system in recycling plants by Artificial Intelligence
A1 Comesaña Pereira, Daniel
A2 Ingenieria de Sistemas y Automatica
K1 Ecología. Medio ambiente
K1 Informática
K1 Ingenierías
K1 IA
K1 Deep learning
K1 MRCNN
K1 Faster RCNN
K1 RCNN
K1 3308.04 Ingeniería de la Contaminación
K1 3308.02 Residuos Industriales
K1 3312.10 Plásticos
K1 1203.04 Inteligencia Artificial
AB [ES] El plástico es uno de los materiales de uso cotidiano que más contamina. El Polietileno Tereftalato es el plástico con mayor facilidad para ser reciclado, debido a esto la recolección de los desechos PET en las plantas de residuos adquiere una gran importancia, ya que ayuda a prevenir la contaminación derivada de la elaboración y extracción de nuevos materiales. Los procedimientos que existen hoy en día para la separación de estos plásticos son la clasificación de manera manual realizada por los trabajadores de la planta o, excepcionalmente, mediante el uso de máquinas muy complejas y de gran coste. En esta tesis se realiza un estudio de la elaboración de un sistema de inteligencia artificial que tenga la capacidad de localizar este material por medio del uso de redes neuronales convolucionales basadas en regiones. Estas redes se entrenan con fotografías de los objetos que se desean detectar y tienen la capacidad de ubicarlos en una o varias zonas de la imagen mediante el análisis de la forma y los colores propios de estos. Entre los tipos de redes basadas en regiones existen dos que analizaremos y compararemos: las Faster RCNN, las cuales localizan los objetos mediante cuadros delimitadores y las Mask RCNN que son capaces de detectar los objetos dibujando su contorno mediante un polígono. El PET lo encontramos en gran medida en las botellas de bebidas y de agua, por lo que el objeto que debe detectar nuestra RCNN son estas botellas. La implementación de este método en una planta de residuos sería simple y económica debido a que solo haría falta una cámara para captar las imágenes de los residuos en cada momento y un ordenador con el sistema RCNN implementado que detectase los materiales de PET. En este trabajo vamos a analizar la capacidad de un sistema con tecnología RCNN, creado en este proyecto, de detectar residuos o materiales deformables, en este caso se analizará con las botellas de PET.
LK http://hdl.handle.net/10612/16894
UL http://hdl.handle.net/10612/16894
NO Comesaña Pereira, D. (2022). Sistema de detección de plásticos PET en plantas de reciclaje mediante inteligencia artificial. [Trabajo de fin de Grado, Universidad de León]
DS BULERIA. Repositorio Institucional de la Universidad de León
RD 19-may-2024