Máquina clasificadora de residuos en la fuente

International Español
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Hola comunidad, buenas noches.
Estuve en una feria de tecnología y vi un proyecto que me gustó mucho y quiero replicarlo en la institución educativa donde laboro.
Dicha máquina, al acercarle un determinado tipo de residuo a la cámara, activa un servomotor que abre la respectiva caneca en donde se debe depositar correctamente el residuo ( dependiendo si es reciclable, orgánico o no reciclable.
Apreciaría mucho si alguien pudiera orientarme, sobre cómo poder hacer realidad este proyecto para los estudiantes del colegio donde trabajo como profesor de ciencias y educación ambiental. Debo decir, que no soy muy buen programador.

De antemano, gracias.

Jorogo.

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Tu tema ha sido movido a la sección en español del foro. Utiliza el inglés en las secciones en inglés del foro.

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Para la próxima lee las normas del foro y si escribes en español no lo hagas en la sección en inglés. Por esa razón tu hilo fue movido.

Respuesta:

Opción 1: El "Nuevo Arduino" + Cámara Inteligente

El Arduino UNO R4 Minima/WiFi o un ESP32 se puede combinar con un módulo de visión periférica.

  • Cómo?: Le pones una IA a una cámara inteligente como la HuskyLens o la Vision Sensor de Pixy2. Estas cámaras ya procesan la imagen internamente y solo le envían un comando simple al Arduino (por ejemplo: "Detectado plástico"). El Arduino recibe este dato por puerto serie o I2C y activa el servomotor.
  • Ventajas: Lo que debas programar en Arduino será simple y solo enfocado en los servos. Es muy visual para los alumnos.
  • Contras: Las cámaras inteligentes son caras y tal vez te cueste conseguirlas.

Opción 2: ESP32-CAM + Teachable Machine

Si el presupuesto es bajo, esta es la opción mas barata. El ESP32-CAM es un módulo de apenas unos USD, tiene Wi-Fi y una pequeña cámara.

  • Cómo : El ESP32-CAM envía el video vía Wi-Fi a una PC cercana (la del laboratorio o del profesor). En la PC, usando Teachable Machine de Google (una herramienta web de IA que no requiere saber programar), entrenan el modelo con fotos de los residuos. Cuando la web detecta el residuo, envía una orden de regreso al ESP32 para que mueva el servo.
  • Ventajas: Extremadamente barato. Entrenar la IA con Teachable Machine es tan fácil y divertido que resulta ideal para proyectos de educación ambiental.
  • Contras: Hay que mantener la PC encendida y que la red Wi-Fi no falle pero creo que hoy no es problema.

Hay mas opciones usando Raspberry Pi o placas que corran Linux, o una computadora vieja haciendo lo mismo.