Tecnología Accesible

Detector de Billetes Mexicanos con Inteligencia Artificial

Sistema de reconocimiento visual diseñado para ayudar a personas con discapacidad visual a identificar billetes mexicanos de forma autónoma, segura y confiable.

98%
Precisión
6
Denominaciones
<2s
Tiempo de respuesta
💵
Vista de cámara
$500
✓ Confirmado

El Problema

La independencia financiera es un derecho fundamental que no debería verse limitado por una discapacidad.

Identificación imposible

Los billetes mexicanos no cuentan con elementos táctiles suficientes para distinguir denominaciones de forma confiable.

Dependencia de terceros

Las personas con discapacidad visual deben confiar en otros para identificar el valor de sus billetes, perdiendo autonomía.

Vulnerabilidad a fraudes

La imposibilidad de verificar denominaciones expone a las personas ciegas a posibles engaños en transacciones cotidianas.

Contexto en México

Según el INEGI, en México hay más de 2.2 millones de personas con algún tipo de discapacidad visual. Muchas de ellas enfrentan diariamente el reto de manejar efectivo sin poder verificar su valor de forma independiente.

Nuestra Solución

Un sistema de reconocimiento visual que utiliza inteligencia artificial para identificar billetes mexicanos y comunicar el resultado mediante audio.

Captura de imagen

El usuario coloca el billete frente a la cámara del dispositivo. No requiere alineación perfecta.

Procesamiento con IA

Un modelo de machine learning entrenado con miles de imágenes analiza y clasifica el billete en milisegundos.

Verificación múltiple

El sistema requiere múltiples confirmaciones antes de anunciar el resultado, eliminando falsos positivos.

Respuesta por voz

El resultado se comunica mediante síntesis de voz en español mexicano, acompañado de vibración táctil.

Denominaciones soportadas

$20
Veinte pesos
$50
Cincuenta pesos
$100
Cien pesos
$200
Doscientos pesos
$500
Quinientos pesos
$1000
Mil pesos

Características Principales

Diseñado desde cero pensando en accesibilidad y facilidad de uso.

Triple confirmación

Requiere 3 lecturas idénticas antes de confirmar, evitando errores.

Audio en español

Voz sintetizada clara que anuncia la denominación detectada.

Retroalimentación táctil

Patrones de vibración que indican el estado de la detección.

Cualquier orientación

Detecta billetes en cualquier ángulo: 0°, 90°, 180° o 270°.

Funciona offline

Una vez cargado, no requiere conexión a internet para funcionar.

Cero falsos positivos

Clase "nada" entrenada para evitar detecciones cuando no hay billete.

Tiempo real

Procesamiento en menos de 2 segundos por detección.

Historial y suma

Registro de billetes detectados con acumulador de total.

Modo accesible

Interfaz simplificada con botón gigante para usuarios ciegos.

Cómo Funciona

Un proceso simple de 4 pasos diseñado para máxima accesibilidad.

1

Abrir la aplicación

Abre la app en tu celular. La cámara se activa automáticamente.

2

Colocar el billete

Posiciona el billete frente a la cámara. No importa la orientación.

3

Presionar detectar

Toca el botón o activa el modo automático para detección continua.

4

Escuchar resultado

El sistema anuncia por voz: "Billete de quinientos pesos".

Tecnología Utilizada

Stack tecnológico moderno optimizado para rendimiento y accesibilidad.

Aplicación Web (PWA)

Versión principal para celulares

TensorFlow.js
Machine Learning en el navegador
🧠
Teachable Machine
Modelo de clasificación de imágenes
🔊
Web Speech API
Síntesis de voz nativa
📷
getUserMedia API
Acceso a cámara del dispositivo

Hardware ESP32-CAM

Versión con cámara fija

📡
ESP32-CAM
Microcontrolador con cámara OV2640
🌐
Servidor Web integrado
Interfaz completa servida desde el ESP32
📶
WiFi
Conexión en red local
💡
Flash LED
Iluminación controlable

Arquitectura del Sistema

┌─────────────────┐         ┌─────────────────┐         ┌─────────────────┐
│                 │         │                 │         │                 │
│   📷 Cámara     │ ──────▶ │  🧠 Modelo IA   │ ──────▶ │   🔊 Audio      │
│   (Captura)     │  imagen │  (TensorFlow)   │ result  │   (Voz + Vibra) │
│                 │         │                 │         │                 │
└─────────────────┘         └─────────────────┘         └─────────────────┘
        │                           │                           │
        │                           │                           │
        ▼                           ▼                           ▼
   Celular o               98% precisión              "Billete de
   ESP32-CAM              <2s respuesta              quinientos pesos"
                    

Documentación Técnica

Todo lo que necesitas saber para usar, modificar o contribuir al proyecto.

Guía de Usuario

Instrucciones paso a paso para usar la aplicación.

Leer guía →

API Reference

Documentación técnica del código y endpoints.

Ver API →

Dataset

Información sobre el conjunto de datos de entrenamiento.

Ver dataset →

ESP32-CAM Setup

Guía de instalación y configuración del hardware.

Ver guía →

Entrenar Modelo

Cómo entrenar tu propio modelo con Teachable Machine.

Ver tutorial →

Contribuir

Guía para contribuir al proyecto open source.

Contribuir →

Especificaciones Técnicas

Modelo de IA

Plataforma Teachable Machine
Framework TensorFlow.js
Clases 7 (6 billetes + nada)
Imágenes de entrenamiento 2,000+
Precisión ~98%
Épocas de entrenamiento 80

Hardware ESP32-CAM

Microcontrolador ESP32-S (AI-Thinker)
Cámara OV2640 (2MP)
Resolución 640x480 (VGA)
Conectividad WiFi 802.11 b/g/n
PSRAM 4MB
Alimentación 5V / 2A

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Elige la versión que mejor se adapte a tus necesidades.

Recomendado

App Web (Celular)

Usa la cámara de tu celular. Mayor precisión y portabilidad.

  • Mayor precisión (mejor cámara)
  • Sin instalación
  • Funciona offline
  • Portátil
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ESP32-CAM

Cámara fija para uso en escritorio o punto de venta.

  • Cámara fija (manos libres)
  • Flash integrado
  • Bajo costo (~$150 MXN)
  • Open source
Descargar código Arduino

En colaboración con

Exara Studio Exara Studio
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Colaborador
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Acerca del Proyecto

BilletesMX es un proyecto desarrollado por Exara Studio, enfocado en crear tecnología accesible que mejore la calidad de vida de las personas con discapacidad visual en México.

Este proyecto es código abierto y está disponible para que cualquier persona o institución pueda usarlo, modificarlo y distribuirlo libremente bajo la licencia MIT.

Exara Studio
Exara Studio
Fresnillo, Zacatecas, México

Desarrollamos soluciones tecnológicas innovadoras con enfoque en accesibilidad, educación y automatización. Creemos que la tecnología debe ser una herramienta para mejorar la vida de todas las personas.