Universidad Tecnológica del Perú, Facultad de Ingeniería. Lima, Perú
Universidad Tecnológica del Perú, Facultad de Ingeniería. Lima, Perú
Universidad Tecnológica del Perú, Facultad de Negocios. Lima, Perú
Introducción: El ámbito agrícola en el Perú ha presenciado un notable aumento en la producción de naranjas, lo que ha fomentado el empleo esencial de las redes neuronales convolucionales (CNN). La capacidad de interpretación de imágenes por parte de la inteligencia artificial visual ha resultado fundamental para el análisis y procesamiento de estas imágenes, especialmente en la detección y clasificación de frutas, destacándose en el caso específico de las naranjas
Objetivo: Realizar una revisión sistemática de la literatura (RSL) para evaluar las redes neuronales utilizadas en la clasificación de naranjas en Perú.
Método: Se llevó a cabo una RSL utilizando la estrategia PICO para la búsqueda en la base de datos Scopus. Los criterios de selección incluyeron estudios que emplearan redes neuronales convolucionales para clasificar el estado de calidad de las naranjas en el contexto peruano.
Resultados: Todos los estudios revisados se basaron en el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) para la clasificación de frutas, empleando diversas arquitecturas y técnicas. Algunos estudios se centraron en una sola fruta específica, mientras que otros abordaron la clasificación de múltiples tipos de frutas, destacando la importancia de la cantidad y variedad de imágenes para el entrenamiento de las redes.
Conclusiones: Las redes neuronales convolucionales muestran eficacia en la clasificación de naranjas, pero la calidad de las imágenes y la variedad de datos son fundamentales para mejorar la precisión.
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