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 quin...