Diseño de un sistema electrónico portátil mediante red neuronal para clasificación de niveles de sal en alimentos

Abstract

[ES] La sal como conservante ha sido fundamental para el desarrollo del ser humano permitiendo preservar alimentos por un periodo de tiempo largo. Hoy en día el uso de la sal en procesos industriales es muy variado, se puede utilizar para dar textura y color a los alimentos, haciéndolos más agradables al tacto y visualmente más atractivos y apetitosos, actúa como aglutinante de otros ingredientes en procesos alimentarios y funciona como sustancia que permite controlar los procesos de fermentación de determinados alimentos. La determinación de niveles de sal en alimentos en los procesos industriales actuales suele ser lenta y costosa, además se requiere de una medición regular durante el proceso industrial para controlar que el nivel de sal sea el correcto. Por ello, el presente proyecto consiste en implementar una red neuronal ya entrenada en el microcontrolador ESP32 con el objetivo de clasificar alimentos con diferentes niveles de sal. La red neuronal ha sido desarrollada con el lenguaje de programación Python debido a su versatilidad a la hora de desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial. Se ha usado la librería Tensorflow para el entrenamiento de la red neuronal ya que permite definir el número de entradas, capas ocultas y salidas de una manera sencilla y eficaz. Esta red neuronal se ubicará en un microcontrolador ESP32. Se trata de un microcontrolador con tecnología Wi-Fi y Bluetooth de modo dual integrada. La lectura del nivel de sal se podrá visualizar por una pantalla LCD que mostrará el porcentaje de sal medido. El objetivo de este proyecto es que en un futuro el dispositivo permitirá realizar medidas en tiempo real de una manera rápida y con un nivel de fiabilidad muy alto, su uso será sencillo además de ser portable y mostrará los resultados de manera fácil de analizar.

[EN] Design of a portable electronic system using a neural network for classifying salt levels in food. An electronic system has been developed capable of measuring different levels of salt with precision using the module and phase of an electrical signal at different frequencies. The work has been divided into two parts: The first part consists of the design and training of the neural network in Python using the Spyder environment and the Tensorflow library to create the neural network and train it. This neural network consists of 2 hidden layers, an input layer and an output layer. The second part, the already trained neural network has been implemented from the Arduino IDE to the ESP32 microcontroller. The result of the predictions made by the neural network is displayed by the LCD ICQUANZX IIC I2C TWI 1602. As a result, the developed system allows the measurement of salt levels with precision and speed.

[CA] Disseny d'un sistema electrònic portàtil mitjançant xarxa neuronal per a classificació de nivells de sal en aliments. S'ha desenvolupat un sistema electrònic capaç de mesurar diferents nivells de sal amb precisió utilitzant el mòdul i fase d'un senyal elèctric a diferents freqüències. El treball s'ha dividit en dues parts: La primera part consta de el disseny i entrenament de la xarxa neuronal en Python utilitzant l'entorn Spyder i la llibreria Tensorflow per crear la xarxa neuronal i entrenarla. Aquesta xarxa neuronal consta de 2 capes ocultes, una d'entrada i una de sortida. La segona part s'ha implementat la xarxa neuronal ja entrenada des de l'IDE d'Arduino a l'microcontrolador ESP32. El resultat de les prediccions realitzades per la xarxa neuronal es mostra pel LCD ICQUANZX IIC I2C TWI 1602. Com a resultat el sistema desenvolupat permet el mesurament de nivells de sal amb precisió i rapidesa.