Programación de una clasificadora de objetos mediante en la tecnología Arduino

Programación de una clasificadora de objetos mediante en la tecnología Arduino

1er Autor

David Cuartas Hernández

Universidad libre – Cali      davidcuartashernandez@gmail      .com

ABSTRACT

The article provides useful information on how to design and build object detection systems based on Arduino machine learning technology. Important factors such as compatibility and reliability are discussed, and the steps required to implement the targeting system using Arduino programming are detailed.

In addition, it explains how to use sensors to detect objects and how to design and implement a suitable circuit. The article also highlights the importance of testing and debugging the system to ensure proper operation, as well as the possibility of implementing improvements according to the needs of the project.

KEYWORDS

Arduino, Programming, object selection, efficiency.

RESUMEN

El artículo proporciona información útil sobre cómo diseñar y construir sistemas de detección de objetos basados en la tecnología de aprendizaje automático de Arduino. Se discuten factores importantes como la compatibilidad y la fiabilidad, y se detallan los pasos necesarios para implementar el sistema de selección utilizando la programación de Arduino.

Además, se explica cómo utilizar sensores para detectar objetos y cómo diseñar e implementar un circuito adecuado. El artículo también destaca la importancia de probar y depurar el sistema para asegurar su correcto funcionamiento, así como la posibilidad de implementar mejoras según las necesidades del proyecto.

Palabras clave

Arduino, Programación, selección de objetos, eficacia.

INTRODUCCIÓN

La selección de objetos se refiere al proceso de elegir y destacar un objeto específico dentro de un conjunto más amplio de objetos. En diversos campos, [1] en este caso la programación. Para llevar a cabo dicha programación es importante tener en cuenta las diversas tecnologías que podemos utilizar, una de ellas es Arduino.

Arduino es una plataforma popular de electrónica y desarrollo de software con código abierto, utilizada por aficionados, educadores y profesionales para una gran variedad de proyectos. [2] [3]

Uno de los aspectos clave de esta tecnología es la selección de objetos para ser utilizada en proyectos, esta selección puede mejorar en gran medida la eficacia de diversos proyectos en esta plataforma.

¿Cómo podemos usar tecnología de aprendizaje automático para crear un sistema autónomo que pueda seleccionar y clasificar objetos de manera eficiente?

PROGRAMACion DE LA CLASIFicacion de obgetos

Se hicieron visitas a la universidad con el propósito de resolver inquietudes y problemas que se presentaron durante el desarrollo del proyecto, esto hizo más practico el seleccionar objetos en específico para este proyecto.

Por otra parte, es necesario tener una buena comprensión de los objetivos del proyecto. Para ello se identifican los objetivos específicos del, las funcionalidades y capacidades deseadas. [4] A continuación, se analizan cuáles son las características y limitaciones del proyecto. 

• Implementar un sistema de selección de objetos utilizando la programación en Arduino.
• Comprender cómo funcionan los sensores y cómo utilizarlos para detectar objetos.
• Diseñar e implementar un circuito de detección de objetos utilizando sensores adecuados.
• Aprender a diseñar y construir un sistema de detección de objetos basado en Arduino.

• Aprender a programar Arduino para realizar la detección de objetos y la selección de los mismos.
• Probar y depurar el sistema de detección de objetos para asegurarse de su correcto funcionamiento.
• Implementar mejoras al sistema de selección de objetos según las necesidades del proyecto.
• Realizar pruebas de selección de objetos para verificar la capacidad del sistema para detectar y clasificar objetos correctamente
• Documentar adecuadamente el proceso de implementación para su uso.

JUSIFICACION

La tecnología de aprendizaje automático (Arduino) se puede utilizar para crear un sistema autónomo capaz de seleccionar y clasificar objetos de manera eficiente.

En primer lugar, el sistema debe ser entrenado utilizando grandes conjuntos de datos etiquetados que contengan imágenes de los objetos que se desean clasificar. El aprendizaje profundo es una técnica popular para el entrenamiento de estos sistemas, que consiste en la alimentación de redes neuronales profundas con estos conjuntos de datos para que el algoritmo del código pueda aprender por sí mismo a identificar características y patrones en las imágenes.

Una vez que el sistema ha sido entrenado, puede ser utilizado para seleccionar y clasificar objetos en tiempo real, en función de sus características y de los criterios programados. El sistema puede ser integrado en un robot o sistema autónomo para que pueda interactuar con su entorno y clasificar objetos de manera eficiente y precisa.

Es importante mencionar que la eficiencia y precisión del sistema dependerá de varios factores, incluyendo la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento, la complejidad del algoritmo utilizado, y la capacidad de procesamiento y almacenamiento del sistema.

metodologia

El modelo de desarrollo en cascada, también conocido como waterfall model en inglés, es un procedimiento lineal utilizado en la gestión y desarrollo de proyectos. Este modelo se caracteriza por dividir el proceso de desarrollo en fases secuenciales, donde el desarrollo comienza por completar una fase antes de poder avanzar a la siguiente. [7]

En la siguiente grafica se muestra el modelo de desarrollo, empleado en cascada este un gran aliado en aquellos proyectos, cuyos objetivos son claros. Grafica 1

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