La presente tesis tiene como objetivo principal Diseñar un sistema de clasificación de Aguaymanto y Fresas usando redes neuronales convolucionales para el control de calidad en el proceso de deshidratado. De esta manera, se va a clasificar por categorías los frutos tipos berries. El desarrollo de esta investigación, cuantitativa, comprende una base de datos de 9559 imágenes, las cuales contiene aguaymanto y fresas, esta base de datos se utiliza para el entrenamiento de la red neuronal convolucional. Para lograr la clasificación de los frutos se adquiere la imagen mediante una cámara web, la cual está conectada con el algoritmo que ha sido diseñado en el IDE spyder 3.9; dentro del algoritmo se aplican filtros internos de procesamiento de imágenes, reconocimiento e interpretación. Para este algoritmo se utilizan las librerías Numpy, TensorFlow, OpenCV. Los resultados obtenidos ...