Detección de niveles de concentración de metales pesados por análisis colorimétrico partir de redes neuronales

Abstract

Como objetivo del proyecto se tuvo la detección del nivel de concentración de metales pesados para análisis colorimétrico con redes neuronales. Como parte inicial, En la primera parte, se realizó un modelo de visión artificial que permitió la identificación de distintos niveles de concentración de contaminación bajo análisis colorimétrico. En le segunda parte, se realizó un algoritmo de procesamiento de los datos de concentración de cadmio, el cual se pasó de formato XYX1931 a RGB, esto con el fin de que fuese más práctico para el proceso de aprendizaje de la red; se realizó un proceso de entrenamiento, aprendije de una red neuronal convolucional y, en la parte final, se desarrolló un proceso de validación para medir la eficiencia del algoritmo desarrollado para análisis colorimétrico del nivel de contaminación del cadmio. Como parte de los resultados se observó que el proceso que se empleo para el diseño e implementación de sistema de toma de datos y las pruebas de laboratorio, sirvieron para tener uno datos de calidad debido a la alta sensibilidad del dispositivo empleado; el algoritmo diseñado en Matlab permitió una representación apropiada para los datos del formato XYZ a RGB, lo que facilitó el aprendizaje de la red neuronal y de igual forma, un desempeño de la red de entrenamiento, que a pesar de las pruebas y un rendimiento acorde al proyecto, se vio afectado por la baja cantidad de muestras de concentración de cadmio a analizar.