Sistema de Análisis de la Calidad del Pescado (S.A.C.P)

El Sistema de Análisis de la Calidad del Pescado (S.A.C.P.) es una aplicación de escritorio en Java (JavaFX + Scene Builder) que, mediante OpenCV, permite:

• Cargar imágenes de lotes de peces
• Analizar y clasificar su calidad según la norma colombiana NTC 1443
• Gestionar usuarios y reportes en la nube, con tres roles (Administrador, Usuario, Piscultor)

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⚡ Funcionalidades principales

1. Carga de imágenes Multiselección de fotos de un mismo lote para análisis en lote.
2. Análisis de calidad Algoritmos SURF y herramientas de OpenCV para determinar calidad según NTC 1443.
3. Roles de usuario

• Administrador/Investigador:

  • Acceso total a la base de datos y reportes globales
  • No puede ejecutar análisis

• Usuario/Piscultor:

  • Ejecutar análisis
  • Registrar y consultar sus resultados

4. Generación y gestión de reportes

• Guardado y consulta de análisis realizados
• Historial completo accesible para administradores

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Java y herramienta gráfica

• JDK 17 o superior (recomendado Java 21+)
• Maven
• Scene Builder (para editar interfaz)

El IDE debe estar configurado para proyectos JavaFX + Maven.

CUDA, cuDNN y TensorRT (para procesamiento en GPU)

1. CUDA Toolkit 11.2

• Descarga: https://developer.nvidia.com/cuda-11.2.0-download-archive

2. cuDNN 8.1.1 (compatible con CUDA 11.2)

• Descarga: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

• Copiar:

  • *.dll → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin
  • *.lib → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\lib\x64
  • *.h → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\include

3. TensorRT 7.2.2

• Instalar en:

  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\TensorRT-7.2.2\
  

• Asegúrate de que el subdirectorio python/onnx_graphsurgeon/onnx_graphsurgeon-0.2.6-py2.py3-none-any.whl exista para la instalación de dependencias Python.

Python y dependencias de IA

• Python 3.9

  • Descarga: https://www.python.org/downloads/release/python-390/

• Crear entorno virtual (opcional pero recomendado):

  py -3.9 -m venv tf-env
  .\tf-env\Scripts\activate

• Instalar dependencias:

  pip install -r requirements.txt

• Extras (opcional):

  • Visual studio build tools

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🚀 Ejecución

Módulo Python (API IA)

1. Activar entorno virtual (si aplica).

2. Ejecutar:

   run_api.bat

• Por defecto expone el puerto 8001.

Proyecto Java

• Opción 1: Terminal

  mvn clean javafx:run

• Opción 2: IDE

  1. Abrir como proyecto Maven.
  2. Verificar dependencias JavaFX.
  3. Ejecutar la clase App.java.

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📄 Licencia

Este proyecto está bajo licencia MIT.

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💻 Equipo de desarrollo

• Diego Machado – Líder de proyecto
• Duvan Baquero – Diseñador UI/UX
• Carlos Barrera – Analista
• Jesús Delgado – Backend
• Johan Forero – Backend
• César Pérez – Frontend
• Fabián Santofimio – Tester

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🎓 Créditos

Desarrollado como parte del trabajo académico en la Universidad de los Llanos – Unillanos, Facultad de Ingeniería – Ingeniería de Sistemas