Diseño de un Sistema de Selección Automatizada de Granos de Café para el Control de Calidad Postueste Basado en Modelos Avanzados de Visión por Computadora - Vilcamiza Espinoza, Gerardo Alexis (2025)
El presente trabajo describe el diseño de un sistema automatizado para la clasificación postueste de granos de café, orientado al control de calidad mediante visión por computadora y mecanismos embebidos. La solución integra modelos avanzados de Deep Learning, YOLOv11 para detección y segmentación, y EfficientNet-B0 para clasificación, desplegados en una plataforma Jetson Nano, junto con un sistema electromecánico de dosificación y separación física de los granos. Se propone además un algoritmo de análisis tonal que cuantifica la “pureza del tueste” a nivel intragrano, aportando una métrica complementaria para la detección de imperfecciones no evidentes a simple vista. El sistema logra procesar en tiempo real a una velocidad de 32 fps, con una cadencia mecánica de un grano cada 2 segundos. El modelo de segmentación alcanza un mAP@0.5 de 96,07%, mientras que el clasificador obtiene un accuracy del 93,3% y un F1-score promedio de 93,4%, con énfasis en la clase de tueste medio, crítica en el mercado cafetalero. La arquitectura incluye una GUI remota y conexión con Microsoft Azure para trazabilidad y supervisión continua. Esta propuesta, basada en componentes accesibles y código abierto, ofrece una alternativa viable para pequeños y medianos productores, promoviendo la modernización tecnológica del sector. La modularidad del sistema permite su futura escalabilidad y adaptación a nuevos criterios de calidad.