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Manual de usuario
Proyecto
Sistema automatizado para separación y clasificación de residuos a través de una neurona artificial
en la universidad de córdoba sede Sahagún
Autor:
Dilson Contreras
Michael Guevara
Manual de usuario
Sistema automatizado para separación y clasificación de residuos a
través de una neurona artificial en la universidad de córdoba sede Sahagún
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Hoja de Control de Modificaciones
Titulo Eco-Spot AI
Versión Prueba
Realizado Michael Guevara y Dilson Contreras
Fecha Mayo 2021
CONTROL DE VERSIONES
Versión Descripción / Motivo versión
01.00 Aplicación de Entrenamiento
01.01 Aplicación final
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Índice
1. OBJETIVO ........................................................................................................................................ 5
2. PRINCIPALES REQUERIMIENTOS ........................................................................................................... 5
2.1. Aplicación de entrenamiento ...................................................................................................... 5
2.2. Aplicación final ........................................................................................................................ 6
3. MANUAL .......................................................................................................................................... 7
3.1. Interfaz de entrenamiento ......................................................................................................... 7
3.3. Cargar Neurona ....................................................................................................................... 8
3.4. El sistema comienza a iniciar la cámara ....................................................................................... 9
3.5. Conexión con shiftr.io ............................................................................................................. 10
3.5.1. Conectar a shiftr.io ............................................................................................................ 10
3.5.2. Plataforma shiftr.io ............................................................................................................ 10
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LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Interfaz de entrenamiento 7
Figura 2. Interfaz final 8
Figura 3. Cargue de neurona 9
Figura 4. Inicialización de cámara 9
Figura 5. conexión con shiftr.io 10
Figura 6. Plataforma shiftr.io 11
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1. OBJETIVO
El objetivo de este Manual es presentar los detalles del diseño de las versiones de la aplicación web.
2. PRINCIPALES REQUERIMIENTOS
2.1. Aplicación de entrenamiento
F00: Administración de Entrenamiento
El sistema debe permitir realizar múltiples entrenamientos.
F01: Tomar fotos
El sistema le debe permitir al administrador poder tomar fotos para entrenar a la
neurona.
F02: Guardar datos de fotos
El sistema debe permitir al administrador poder guardar los datos recolectados en un
archivo JSON.
F03: Cargar archivo JSON
El sistema debe permitir al administrador cargar el archivo JSON guardados con
anterioridad para poder seguir con el entrenamiento de la neurona.
F04: Clasificar residuos
El sistema debe clasificar los residuos “Reconocerlos” cuando este se le haya tomado
alguna foto en el entrenamiento.
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2.2. Aplicación final
F00: Pruebas y funcionalidad
El sistema debe permitir realizar pruebas en cualquier navegador.
F01: Cargar Neurona
El sistema debe cargar automáticamente el archivo JSON donde está contenido los datos
del entrenamiento de la neurona.
F02: Conexión shiftr.io
El sistema debe conectarse al token creado en la plataforma de shiftr.io a través del
protocolo MQTT.
F03: Reconocer el residuo
El sistema debe reconocer le residuo que capte la cámara.
F04: Enviar datos de reconocimiento
El sistema debe permitir el envió del dato del residuo reconocido.
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3. MANUAL
3.1. Interfaz de entrenamiento
La interfaz de entrenamiento ofrece las distintas opciones de clasificación de residuos, en este
caso como podemos observar en la figura 1, contamos con seis botones
Los primeros cuatro de ellos nos permite tomar foto para la clasificación de residuos:
El botón verde: Canasta verde – Residuos Orgánicos.
El botón Gris: Canasta Gris – Papel o cartón.
El botón Azul: Canasta Azul – Platico.
El botón Rojo: Es la detección del espacio en donde no se detectaría ningún residuo.
Los dos últimos botones permiten cargar y guardar los datos:
El botón negro: Es el que permite cargar un archivo JSON pre-guardado.
El botón blanco: Es el que permite guardar los datos de las fotos en un archivo JSON.
Figura 1. Interfaz de entrenamiento
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3.2. Interfaz final
La interfaz final ofrece poder ver en el punto exacto el lugar donde se debe colocar el residuo, en la
figura 2 se observa el diseño de la interfaz:
Figura 2. Interfaz final
3.3. Cargar Neurona
El sistema cargar el archivo de la neurona.
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Figura 3. Cargue de neurona
3.4. El sistema comienza a iniciar la cámara
El sistema inicia la cámara para comenzar a clasificar los residuos.
Figura 4. Inicialización de cámara
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3.5. Conexión con shiftr.io
3.5.1. Conectar a shiftr.io
El sistema se conecta a shiftr.io
Figura 5. conexión con shiftr.io
3.5.2. Plataforma shiftr.io
En la figura 3 se muestra el token y el tránsito de mensaje que es enviado de la aplicación a la
plataforma shiftr.io.
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Figura 6. Plataforma shiftr.io