Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Barrero Pérez, Jaime GuillermoHernández Espinosa, Junior GonzaloNiño Torres, Brayan Arley2024-03-0420212024-03-0420212021https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40966La inteligencia artificial (A/) y la industria son dos conceptos que a día de hoy van de la mano. Sedice que esta última ha pasado a una era más “digitalizada” gracias a la tecnología moderna] Porconsiguiente, este proyecto busca hacer su aporte a la industria usando las redes neuronales artifi- ciales, inteligencia artificial. En este trabajo de grado se realizó cabo el entrenamiento de una red neuronal para la clasificaciónde objetos tales como tuercas, arandelas, tornillos. Para su ejecución, se presentan dos frameworksde trabajo. El primero, la API de tensorflow, la cual se implementó en el sistema operativo Windows,de manera local, usando una tarjeta de gráficos (GPU) Nvidia, y su software de desarrollo: CUDA yCuDNN; y aXeleRate, se ejecutó en la nube usando la herramienta Google Colaboraty. Estos objetosse mueven sobre una banda transportadora en medio de otros objetos a clasificar, a lo largo de ella,se captura de una imagen, la cual corresponde a una “sección” de la banda transportadora que seráanalizada por un microcontrolador, capacitado a nivel de hardware, software y programación paradetectar y caracterizar los objetos por su tamaños y clases. Al mismo tiempo, el microcontrolador llevará a cabo un conteo de cuáles y cuantas piezas han sido clasificadas, información que se mostraráen pantalla.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Detección De ObjetosInteligencia ArtificialVisión Por ComputadorAprendizaje ProfundoUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coObject DetectionArtificial IntelligenceComputer VisionDeep Learninginfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)