Rodríguez Miranda, Juan PabloLópez Castiblanco, Luis Jesús2025-09-022025-09-022025-02-13http://hdl.handle.net/11349/98776Esta investigación propone la identificación y clasificación de residuos sólidos urbanos en la fuente mediante visión artificial, alineándose a la metodología de clasificación normativa de la resolución 2184 de 2019. Se desarrolló una red neuronal artificial (RNA) convolucional utilizando Teachable Machine, estructurada en dos capas, con una entrada de 224×224 píxeles y 3 canales RGB. El modelo procesó 2600 imágenes de entrenamiento y logró una precisión del 80% y una sensibilidad del 71%. Para optimizar la clasificación, se agruparon etiquetas según criterios normativos y visuales, reduciendo las categorías a 11 etiquetas o clases. La interfaz gráfica (GUI) facilitó la interacción del usuario al permitir la identificación en tiempo real mediante la cámara o el análisis de imágenes almacenadas. Esta solución representa un avance en la gestión de residuos sólidos urbanos en Colombia, promoviendo su correcta clasificación y mejorando su reincorporación a la economía circular, contribuyendo así a la sostenibilidad ambiental.This research proposes the identification and classification of municipal solid waste at the source using artificial vision, aligning to the regulatory classification methodology of resolution 2184 of 2019. A convolutional artificial neural network (ANN) was developed using Teachable Machine, structured in two layers, with an input of 224×224 pixels and 3 RGB channels. The model processed 2600 training images and achieved an accuracy of 80% and a sensitivity of 71%. To optimize classification, labels were grouped according to normative and visual criteria, reducing the categories to 11 labels or classes. The graphical user interface (GUI) facilitated user interaction by allowing real-time identification via camera or analysis of stored images. This solution represents a breakthrough in the management of urban solid waste in Colombia, promoting its correct classification and improving its reincorporation into the circular economy, thus contributing to environmental sustainability.pdfspaVisión artificialRed neuronal artificialResiduos sólidos urbanosModeloIdentificaciónClasificaciónbachelorThesisTecnología en Saneamiento Ambiental -- Tesis y disertaciones académicasGestión de residuosRedes neuronales artificialesInteligencia artificialOpenAccessArtificial visionArtificial neural networkMunicipal solid wasteModelIdentificationClassificationAbierto (Texto Completo)