Reconocimiento óptico de envases mediante redes neuronales en un contexto de economía circular

Abstract

[ES] El presente trabajo final de grado plantea el uso de técnicas de reconocimiento de imagen sobre diferentes tipos de envases (vidrio, plástico, aluminio, ¿) para facilitar su posterior reciclado y/o reutilización, permitiendo así una correcta transición a un modelo de economía circular según las directrices de la ONU para un desarrollo sostenible.

Tras un estudio del contexto actual en materia de reciclado, analizando las posibles aplicaciones y enfoques de las técnicas propuestas en diferentes ámbitos de este sector, el TFG propone el uso de redes neuronales para la discriminación entre los distintos tipos de envases. Para ello se compararán distintas arquitecturas a fin de decidir el modelo que mejor se adapte a las necesidades planteadas.

[EN] The present End-of-Degree Thesis proposes the use of image recognition techniques upon different types of waste containers (glass, plastic, aluminum, ...) to facilitate its later recycling and/or repurpose, allowing in this way a proper transition to a circular economy by following the guidelines proposed by the UN for a more sustainable development.

After studying the current context in terms of recycling, by analysing possible ap- plications and focuses of the techniques proposed on different areas of this sector, the present project proposes the use of neural networks to differenciate between different types of waste containers. For that, some architectures will be tested in order to deter- mine which model adjusts better to the requirements.