Detección color de liquido y tamaño del frasco

Este dataset está compuesto por 730 imágenes destinadas a la detección de frascos y la clasificación del color de líquidos mediante técnicas de visión artificial. El conjunto de datos se generó a partir de 100 imágenes originales capturadas bajo diversas condiciones de iluminación, variaciones de fondo y diferentes ubicaciones de los objetos dentro de la escena, con el objetivo de incrementar la diversidad visual y mejorar la capacidad de generalización de los modelos entrenados. Las imágenes originales incluyen tres tamaños de frascos (pequeño, mediano y grande) que contienen líquidos de diferentes colores. El conjunto inicial estaba conformado por imágenes individuales de cada tamaño de frasco, así como imágenes con múltiples frascos presentes simultáneamente, incluyendo combinaciones de dos y hasta tres tamaños dentro de una misma escena. Para ampliar el volumen de datos y aumentar la robustez del conjunto de entrenamiento, se aplicaron técnicas de aumento de datos (Data Augmentation), incluyendo volteo vertical, rotaciones de 90° en sentido horario y antihorario, rotación de 180°, rotaciones aleatorias entre −15° y +15°, variaciones de saturación entre −25 % y +25 %, y adición de ruido en hasta el 0.2 % de los píxeles. Como resultado de estas transformaciones, el dataset final alcanzó un total de 730 imágenes etiquetadas. Este conjunto de datos fue diseñado para tareas de detección y clasificación de objetos, permitiendo identificar tanto el tamaño del frasco (pequeño, mediano o grande) como el color del líquido contenido en su interior (rosado, morado o verde). Su estructura y diversidad lo hacen adecuado para el entrenamiento, validación y evaluación de modelos basados en YOLO y otras arquitecturas de visión.