Sistemas de detección y clasificación automática basados en sensores de metamateriales electromagnéticos

Abstract

Este proyecto consiste en realizar un sistema completo para la detección y clasificación automática de sólidos basado en sensores de metamateriales electromagnéticos. El sistema está compuesto por un novedoso sensor y un equipo electrónico denominado lector. El sensor es un dispositivo totalmente pasivo que es interrogado por el lector y que permite obtener determinadas propiedades electromagnéticas de los materiales y realizar la clasificación de sólidos y líquidos, una vez que se digitalicen y procesen sus señales de respuesta. El lector está formado por varias capas funcionales y contiene un microcontrolador, un Arduino, que permite enviar los datos al ordenador mediante el protocolo de comunicación MQTT. Sobre un conjunto de muestras relativamente alto, se van a aplicar técnicas de Machine Learning y de Deep Learning, como BoVW o redes neuronales convolucionales (CNN), para implementar las funciones de detector y clasificador automático, después de realizar el adecuado procesamiento de los datos. El sistema se basa en el paradigma IoT, ya que el lector tiene una dirección IP con la que se hace una conexión de forma remota para obtener las medidas y posteriormente procesar la información. La aplicación de este sistema es la detección automática de productos o envases en entornos industriales y comerciales, como por ejemplo en supermercados o almacenes, sin necesidad de etiquetas o códigos de barras adicionales.

This project consists in the development of a complete system for the automatic detection and classification of solids based on electromagnetic metamaterial sensors. The system consists of a novel sensor and electronic equipment called a reader. The sensor is a totally passive device that is interrogated by the reader and allows to obtain certain electromagnetic properties of the materials and to perform the classification of solids and liquids, once their response signals are digitized and processed. The reader is made up of several functional layers and contains a microcontroller, an Arduino, which allows data to be sent to the computer via the MQTT communication protocol. On a relatively large set of samples, Machine Learning and Deep Learning techniques, such as BoVW or convolutional neural networks (CNN), will be applied to implement the detector and automatic classifier functions, after performing the appropriate data processing. The system is based on the IoT paradigm, since the reader has an IP address with which a connection is made remotely to obtain the measurements and subsequently process the information. The application of this system is the automatic detection of products or packaging in industrial and commercial environments, such as supermarkets or warehouses, without the need for additional labels or barcodes.