Un Sistema web de identificación colorantes textiles mediante inteligencia artificial automática - Sánchez González, Ricardo Alejandro; Castillo Suárez, Luis Antonio; Pineda Arizmendi, Maria Guadalupe (Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías del ICBI, 2026)
Las aguas residuales generadas durante el lavado y de mezclilla presentan una coloración azul intensa debido al colorante índigo, lo que exige métodos de monitoreo accesibles y eficientes. El objetivo del presente trabajo fue desarrollar y validar un sistema web basado en inteligencia artificial capaz de cuantificar visualmente la concentración del colorante azul índigo. Se entrenó un modelo YOLOv5 con 217 imágenes etiquetadas correspondientes a seis concentraciones (10–60 mg/L), usando Roboflow para anotación y almacenando el modelo en formato best.pt. El desempeño se evaluó con métricas estándar de detección. La precisión (0.93) reflejó la proporción de detecciones correctas respecto a todas las predicciones correctas, mientras que el recall (0.91) indicó la capacidad para identificar correctamente las muestras presentes. El mAP@0.5 de 0.94 y el mAP@0.5 de 0.95 evidencian la robustez del modelo. Estos resultados evidencian un desempeño confiable para el monitoreo del colorante azul índigo, siendo una herramienta accesible en la medición de color de aguas.