Resumen

La era moderna es una era de tecnología en rápido crecimiento, todo gracias al Internet de las Cosas. El IoT se convierte en un factor primordial de la vida humana. En este mundo que corre, nadie se preocupa por el despilfarro de alimentos. Sin embargo, esto provoca la contaminación del medio ambiente, así como la pérdida de muchas vidas. Muchos investigadores ayudan en esta era mediante la introducción de algunos proyectos grandes y beneficiosos. Nuestro trabajo está introduciendo un nuevo enfoque mediante la utilización de algunos sensores de bajo coste. En este trabajo, Arduino UNO se utiliza como un microcontrolador. Utilizamos el sistema eNose que comprende MQ4 y MQ135 para detectar la emisión de gases de diferentes alimentos, es decir, carne, arroz, arroz y carne, y pan. Recogemos los datos de estos alimentos. El sensor MQ4 detecta el gas CH4 mientras que el sensor MQ135 detecta CO2 y NH3 en este sistema. Utilizamos un sensor de célula de carga de galga extensométrica de 5 kg y un convertidor A/D HX711 como sensor de peso para medir el peso de los alimentos que se desperdician. Para garantizar la precisión y eficacia de nuestro sistema, primero calibramos nuestros sensores según las recomendaciones para funcionar en el entorno con el flujo. Recogemos nuestros datos utilizando alimentos cocinados, crudos y podridos. Para hacer de este sistema un sistema inteligente, utilizamos un algoritmo de aprendizaje automático para predecir los alimentos en función de la emisión de gases. El algoritmo de árbol de decisión se utilizó para el entrenamiento y las pruebas. Utilizamos 70 instancias de cada alimento en el conjunto de datos. Sobre el conjunto de reglas, implementamos este sistema de trabajo para medir el peso del desperdicio de alimentos y para predecir el artículo alimenticio. La placa Arduino UNO obtiene los datos del sensor y los envía al sistema informático para su interpretación y análisis. A continuación, el algoritmo de aprendizaje automático trabaja para predecir el alimento. Al final, obtenemos los datos de qué alimentos se desperdician y en qué cantidad en un día. Hemos obtenido una precisión del 92,65 en nuestro sistema. Este sistema ayuda a reducir el desperdicio de alimentos en el hogar y en los restaurantes mediante el informe diario del desperdicio de alimentos en su sistema informático.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:sistema, producto alimenticio, desperdicio de alimentos, datos, sistema informático, productos alimenticios, emisión de gases, sensor de célula de carga de galga extensométrica de kg, placa arduino uno, algoritmo de árbol de decisión
• Keywords:system, food item, food wastage, data, computer system, food items, gas emission, kg strain gauge load cell sensor, arduino uno board, decision tree algorithm