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Diseño, implementación y evaluación de una red neuronal convolucional para una aplicación de clasificación de naranjas

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Diseño, implementación y evaluación de una red neuronal convolucional para una aplicación de clasificación de naranjas

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dc.contributor.advisor Sánchez Salmerón, Antonio José es_ES
dc.contributor.author Escudero González, Antonio es_ES
dc.date.accessioned 2020-10-30T11:11:45Z
dc.date.available 2020-10-30T11:11:45Z
dc.date.created 2020-09-10
dc.date.issued 2020-10-30 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/153731
dc.description.abstract [ES] Este trabajo consistirá en diseñar, implementar y evaluar diferentes arquitecturas de redes neuronales convolucionales. Estas redes neuronales deberán clasificar las imágenes de naranjas capturadas en una línea de producción en dos o tres categorías. Inicialmente, el trabajo se centrará en la creación y edición de forma supervisada de un conjunto de imágenes bien etiquetadas. Para ello, se utilizará la herramienta de etiquetado datasets.ai2.upv.es/oranges disponible en el Instituto de Automática e Informática Industrial (ai2). Posteriormente se diseñarán distintas arquitecturas de redes neuronales y se optimizará cada una de ellas sobre el espacio de hiperparámetros utilizando Python y Pytorch. Finalmente, se evaluarán las distintas arquitecturas propuestas, utilizando como criterios de optimización tanto las tasas de aciertos como los costes temporales. es_ES
dc.description.abstract [EN] This work will consist of designing, implementing and evaluating different convolutional neural network architectures applied to the quality control of oranges during the classification phase before packing. These neural networks must detect pedicels, bottoms, and defects on images of oranges captured on a production line.Initially, work will focus on supervised creation and editing of a dataset of well-labeled images. For this, the labeling tool datasets.ai2.upv.es/oranges available at the Institute of Industrial Automation and Informatics (ai2) will be used. Subsequently, different neural network architectures will be designed and each one will be optimized on the hyperparameter space using Python and Pytorch. Finally, the different proposed architectures will be evaluated, using both the acuracities and the temporary costs as optimization criteria. es_ES
dc.description.abstract [CA] Este treball ha consistit a dissenyar, implementar i avaluar diferents arquitectures de xarxes neuronals convolucionales. Estes xarxes neuronals han de classificar les imatges de taronges capturades en una línia de producció en dos o tres categories. Inicialment, el treball s'ha centrat en la creació i edició de forma supervisada d'un conjunt d'imatges ben etiquetades. Per a això, s'ha utilitzat la ferramenta d'etiquetatge (‘datasets.ai2.upv.es/oranges’) disponible en l'Institut d'Automàtica i Informàtica Industrial (ai2) . Posteriorment s'han dissenyat distintes arquitectures de xarxes neuronals i s'han optimitzat cada una d'elles sobre l'espai de hiperparàmetres utilitzant Python i Pytorch. Finalment, s'han avaluat les distintes arquitectures proposades, utilitzant com a criteris d'optimització tant les taxes d'encerts com els costos temporals es_ES
dc.format.extent 72 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Clasificación es_ES
dc.subject Edición y creación de conjunto de datos es_ES
dc.subject Aprendizaje profundo es_ES
dc.subject Redes neuronales convolucionales es_ES
dc.subject Classification es_ES
dc.subject Dataset creation and editing es_ES
dc.subject Deep learning es_ES
dc.subject Convolutional neural networks es_ES
dc.subject Classificació es_ES
dc.subject edició i creació de conjunt de dades es_ES
dc.subject aprenentatge profund es_ES
dc.subject xarxes neuronals convolucionals es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA DE SISTEMAS Y AUTOMATICA es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales-Grau en Enginyeria en Tecnologies Industrials es_ES
dc.title Diseño, implementación y evaluación de una red neuronal convolucional para una aplicación de clasificación de naranjas es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática - Departament d'Enginyeria de Sistemes i Automàtica es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials es_ES
dc.description.bibliographicCitation Escudero González, A. (2020). Diseño, implementación y evaluación de una red neuronal convolucional para una aplicación de clasificación de naranjas. http://hdl.handle.net/10251/153731 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\128514 es_ES


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