Desarrollo de un aplicativo web-móvil con reconocimiento de imágenes para la gestión de servicios técnicos en aparatos electrónicos
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Date
2026-06-29
Authors
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Volume Title
Publisher
Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas Electrónica e Industrial. Carrera de Software
Abstract
The main objective of this project was the development and implementation of a web-mobile application with image recognition capabilities. This application will enable the management and generation of technical service reports within Electrónica Mantilla, aiming to reduce documentation errors and improve processing times.
The Mobile Sprint agile methodology was used to develop the system, allowing for a process adapted to the project's needs. The technological architecture utilized Supabase as the Backend as a Service, Next.js for the web-based administrative environment, and React Native for the mobile application. The integration of an Artificial Intelligence model was based on YOLOv8 Nano, which recognizes labels on electronic devices. An OCR engine was also integrated to automatically extract the necessary text and perform relevant validations.
The resulting system allows the company to centralize information and manage service order processes in real time. The application automatically identifies electronic devices, recurring faults, and potential solutions provided by the company, streamlining and accelerating the technician's diagnostic process and service report generation. Acceptance testing demonstrated 97.11% accuracy in the Artificial Intelligence model, while the automatic generation of PDF reports helps technicians optimize the closing of each service call.
Description
El principal objetivo del presente proyecto fue el desarrollo y la implementación de un aplicativo web-móvil, el cual contará con reconocimiento de imágenes que permitirá la gestión y la elaboración de informes de servicios técnicos dentro de la empresa Electrónica Mantilla, el cual buscará reducir errores documentales y mejorar los tiempos de procesamiento.
Para desarrollar el sistema se utilizó la metodología ágil Mobile Sprint, la cual permitió un proceso adaptando acorde a las necesidades del proyecto. En la arquitectura tecnológica se utilizó Supabase como Backend as a Service, para el entorno administrativo de parte web se utilizó Next.js, para el aplicativo móvil se utilizó React Native. La integración de un modelo de Inteligencia Artificial estuvo basada en YOLOv8 Nano, el cual permite el reconocimiento de etiquetas de los dispositivos electrónicos, en conjunto se integró un motor OCR, el cual extrae el texto con la información necesaria y validaciones pertinentes de manera automática.
El resultado obtenido permite a el sistema centralizar información de la empresa y manejar los procesos de las ordenes de servicios en tiempo real. La parte del aplicativo realiza la identificación automática del dispositivo electrónicos, fallas recurrentes y posibles soluciones brindadas por la empresa, lo cual facilita y agiliza la realización del diagnóstico que realiza el técnico para generar el reporte del servicio prestado. En las pruebas de aceptación se evidenció una precisión del 97.11% en el modelo de Inteligencia Artificial, mientras que la generación automática de reportes en formato PDF facilita a los técnicos optimizar el cierre de cada servicio.
Keywords
RECONOCIMIENTO DE DISPOSITIVOS ELECTRÓNICOS, APLICATIVO WEB-MÓVIL, OCR, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, REPORTES, SGT.