Sistema de reconocimiento de productos basado en imágenes de góndolas de supermercado

Abstract

En este trabajo de tesis se aborda la situación que ocurre en una empresa auditora, orientada a hacer estudios en el mercado del retail. La empresa lleva a cabo diversos estudios, tales como la medición de presencia de productos en el retail en general, la disponibilidad de estos en las salas de venta, y su distribución en las góndolas, permitiendo a los fabricantes de productos comprender la oportunidad de ventas y mejorar la gestión de su stock. Esta empresa tiene a su disposición trabajadores de dos tipos principalmente: supervisores y auditores. El supervisor ayuda a organizar los trayectos de los auditores y a revisar los estudios que serán resueltos por ellos. Por su parte, los auditores son quienes realizan el levantamiento de información de las salas, buscando manualmente los productos solicitados en los estudios. Realizar un estudio de presencia de manera manual conlleva desafíos, como la dificultad de escanear la totalidad de productos en la góndola, ubicar productos en las góndolas de una categoría específica, y gestionar el tiempo, considerando la lista de productos que un auditor debe abordar durante el estudio. Este trabajo de tesis busca reducir el tiempo en la captura de información de productos, actividad que se lleva a cabo en los estudios de presencia, mediante la incorporación de un sistema de reconocimiento de productos para góndolas de supermercado. Este sistema permite automatizar la acción de localizar un producto, y reconocerlo mediante una imagen de la góndola del punto de venta. Como resultado, el auditor obtendrá los productos reconocidos y su cantidad en las góndolas. Para evaluar la solución se realizaron tres experimentos: 1) Reconocimiento de marcas en leches líquidas, con marcas como Colún, Líder y Lonco Leche, y obteniendo un porcentaje de error en la clasificación de 12.5%, 11.8% y 0% respectivamente. 2) Reconocimiento de tipo de producto por marca Colún para los tipos de productos Descremada, Semi descremada y Entera. 3) Flujo completo auditor, donde se analizó una imagen que contiene leches de las marcas Colún, Surlat y Soprole, obteniendo un 75% de acierto sobre los productos de la marca Colún y el total en sus tipos de productos. Como resultado obtenemos una disminución del 34% del tiempo de levantamiento de información. Las ventajas potenciales que entrega la solución a la empresa auditora, es que ahora no se requiere de un número elevado de muestras etiquetadas para lograr el reconocimiento de un producto, y que es posible contar con un respaldo de los estudios realizados por los auditores, para entregarlos a los fabricantes a modo de informe. Además, permite volver a consultar la información con una referencia en historial de estudios, y volver a reprocesar las imágenes en caso de ser necesario.