Aplicación de procesamiento de imágenes para la identificación del estado de material textil en Trujillo 2025

• Autor: Ramos Cabrera, Cesar Luis
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/175545
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/175545
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Procesamiento digital de imágenes; textiles; redes neuronales; convolucionales; aplicaciones móviles; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La investigación se alinea con el ODS 8, tuvo como objetivo determinar de qué manera una aplicación de procesamiento de imágenes mejora la identificación del estado de material textil. El estudio fue de tipo aplicado, con enfoque cuantitativo y diseño experimental puro. Se trabajó con una muestra no probabilística por conveniencia, conformada por materiales textiles, en un taller de confección. Se aplicaron instrumentos de recolección de datos como fichas de observación para el tiempo, precisión y detección de defectos, además se compararon dos grupos: un Grupo Experimental (GE), que recibió el diagnóstico apoyado en Deep Learning (DL), y un Grupo Control (GC), que siguió el procedimiento tradicional. Los resultados indicaron una reducción del 30 % en el tiempo de la identificación, un aumento del 10 % en la precisión y una mejora del 17 % en la identificación oportuna de no conformidades. La implementación de una aplicación de procesamiento de imágenes logra una mejora en el proceso de identificación del estado de material textil, ofreciendo una solución automática, mejorando el tiempo, precisión y casos de no conformidades identificados oportunamente.