Diseño e implementación de balanza inteligente para autoservicio usando celda de carga y visión computacional

• Autores: Apaza Alvarez, Eduardo Jose, Guerrero Dextre, Eduardo Hernán
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad de Ingeniería y tecnología
• Repositorio: UTEC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utec.edu.pe:20.500.12815/390
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12815/390
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Balanzas (Instrumentos de pesaje); Vision computacional; Redes neuronales convolucionales; Tecnología de autoservicio; Scales(Weighing instruments); Computer vision; Convolutional neural networks; Self-service technologies; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

El tiempo de espera en colas debido a los procesos de tasación de productos a granel puede generar incomodidad y estrés en los compradores, lo que lleva a afectar la fidelidad hacia la compañía. Si bien se han desarrollado modelos para optimizar la detección de productos empaquetados, esta requiere aún más investigación en el campo de productos a granel. Por consiguiente, la presente investigación propone un sistema mecatrónico capaz de medir la masa y determinar el tipo de producto colocado en la plataforma de pesaje mediante visión computacional. El producto, su masa y precio serán visualizados en una pantalla, la cual cuenta con una interfaz que, a la par recomienda productos adicionales en base a las preferencias del cliente. Esta investigación considera tres etapas: el diseño y construcción de una balanza mecánico-eléctrica compuesta principalmente por una celda de carga de punto único; el desarrollo y puesta en marcha de un sistema de visión computacional basado en redes neuronales convolucionales, dos cámaras ubicadas estratégicamente y un sistema de iluminación; y el desarrollo de un algoritmo que recomiende productos en base a las preferencias de los usuarios. El funcionamiento del sistema se validó experimentalmente con 10 productos entre frutas y verduras para evaluar el funcionamiento del sistema de visión computacional y las decisiones tomadas en la construcción de la estructura. Mientras que se utilizaron pesas patrón para las pruebas de calibración de la balanza. Además, el sistema de recomendación fue validado mediante el uso de una base de datos diseñada para el desarrollo de la presente investigación.