Optimized for the Edge: A Lightweight AI Model for Industrial Product Classification
DOI:
https://doi.org/10.5935/jetia.v11i56.2882Resumen
Este artículo presenta EdgeSorter: un sistema de IA integrado de extremo a extremo para la clasificación y selección de productos industriales en tiempo real. Implementado en el microcontrolador ESP32-CAM, nuestra arquitectura MobileNetV1 optimizada alcanza un 95% de precisión en la clasificación de tres tipos de frutas mientras opera bajo restricciones extremas de recursos (137.7 KB de RAM, 82.2 KB de Flash). Mediante una cuantización sistemática y una optimización consciente del hardware, demostramos una inferencia en tiempo real con una latencia de 45 ms, lo que permite el control mecatrónico directo de los mecanismos de clasificación. Experimentos exhaustivos validan la eficacia operacional del sistema, con un análisis comparativo que muestra una mejora del 15% sobre los enfoques tradicionales de visión por computadora. Este trabajo proporciona tanto un plan técnico como puntos de referencia de rendimiento para el despliegue práctico de la IA en el edge en aplicaciones de la Industria 4.0, cerrando la brecha crítica entre el potencial algorítmico y la realización integrada.








