Plataforma IoT para convertir un frigorífico convencional en uno inteligente

Abstract

El monitoreo de los hábitos alimenticios es esencial para las personas con enfermedades mentales, ya que influye directamente en su tratamiento y en la mejora de su calidad de vida. En el mercado existen frigoríficos inteligentes que permiten un monitoreo avanzado, sin embargo, su elevado coste los hace inaccesibles para muchos. Frente a este problema, este Trabajo Fin de Grado ofrece una solución innovadora y económica: un sistema IoT que captura y almacena imágenes del contenido del frigorífico cuando se abre la puerta para su posterior análisis, permitiendo un seguimiento en remoto de los hábitos alimenticios de la persona a través de la evolución del contenido del mismo. El diseño y desarrollo del sistema presentó desafíos, sobre todo en la integración de sus componentes para garantizar que cumplían con las funciones propuestas. Como resultado, se obtuvo un sistema que no solo cumple con las expectativas de monitoreo, sino que también representa una alternativa barata en comparación con las opciones existentes en el mercado. A pesar de su eficacia, el sistema tiene áreas de mejora y se plantean futuras investigaciones. Estas incluyen la integración de inteligencia artificial para evaluar de forma automática el contenido de las imágenes, la creación de una interfaz de usuario y la mejora de la eficiencia energética.

Monitoring eating habits is essential for people with mental illness, as it directly influences their treatment and improves their quality of life. In the market there are smart refrigerators that allow advanced monitoring, however, their high cost makes them inaccessible to many. Faced with this problem, this Final Degree Project offers an innovative and economical solution: an IoT system that captures and stores images of the refrigerator’s contents when the door is opened for later analysis. The design and development of the system presented challenges, especially in the integration of its components to ensure that they fulfilled the proposed functions. The result was a system that not only meets monitoring expectations, but also represents an inexpensive alternative compared to existing options on the market. Despite its effectiveness, the system has areas for improvement and future research is planned. These include integrating artificial intelligence to evaluate image content, creating a user interface and improving energy efficiency.