Detección y clasificación de frutas mediante la red Yolov8 y técnicas de visión por computador bajo condiciones lumínicas variables

Abstract

Este TFG se centra en el desarrollo de sistemas de clasificación y detección de frutas utilizando la red Yolov8 y técnicas de visión por computador. Para ello, se ha empleado el dataset Fruits-360 y herramientas como Ultralytics, Google Colab y Roboflow. En la parte de clasificación, se han entrenado modelos con frutas individuales y combinadas, evaluando su rendimiento tanto con imágenes del propio dataset como con imágenes externas. Además, se ha analizado cómo afectan las variaciones de iluminación en esta tarea, observando que incluir imágenes modificadas en el entrenamiento mejora la robustez del modelo. En la parte de detección, aunque no se ha estudiado el impacto de la iluminación, los resultados obtenidos han sido también positivos, mostrando un buen rendimiento tanto con imágenes extraídas del dataset como externas.