Sistema de conteo de cajas de cartón y botellas basado en visión artificial para tiendas de víveres

Abstract

Hoy en día existen múltiples aplicaciones en las cuales se implementan sistemas de visión artificial que se enfocan en automatizar procesos y facilitar el trabajo a las personas en ciertas actividades, como es el caso del conteo de objetos. Esta actividad en particular se realiza regularmente en las tiendas de víveres, aunque de manera manual trayendo como consecuencia el empleo adicional de tiempo. En respuesta a esta necesidad, se plantea un sistema basado en visión artificial que permite el conteo y registro de botellas y cajas de cartón, que ingresan diariamente al establecimiento. Consta de una interfaz optimizada para computadora creada en Python, en donde el usuario puede contar, registrar y visualizar los datos almacenados de botellas de plástico y cajas de cartón al presionar un botón. Para la adquisición de video se emplea una cámara que está orientada hacia un espacio destinado a la recepción de productos. El reconocimiento de los objetos se realiza a través de la implementación de la red neuronal convolucional SSD MobileNet V2 entrenada mediante el framework de TensorFlow. El conjunto de datos empleado contine imágenes de botellas de agua y gaseosas, y cajas de cartón. La estrategia utilizada para el conteo de las botellas se basa en la identificación de las tapas, debido a que estas son más notorias, optimizando así el proceso. Los resultados de este trabajo muestran que el sistema diseñado facilita el ingreso de productos a través de las distintas funcionalidades implementadas. El entrenamiento de la red de detección de objetos condujo a una precisión general de 90.8%, evaluada mediante una matriz de confusión.