El objetivo de este trabajo de investigación fue desarrollar un dispositivo y un sistema aplicativo de análisis de imágenes de impurezas macroscópicas de quinua. La quinua no procesada fue seleccionada y clasificada, se determinaron humedad y densidad, adquiriendo imágenes de 480 pixeles, se desarrollo patrones para el reconocimiento de imágenes mediante el entrenamiento de redes neuronales convolucionadas. Se construyó un dispositivo mediante el tarjeta arduino 1 con rieles de transporte. Se obtuvieron 4856 imágenes de quinua no procesada; la humedad, densidad aparente y densidad real de las muestras variaron entre de 1.96% a 12.86%, 0.00017 Kg/cm3 a 0.00159 Kg/cm3 de la densidad real 0.0005 Kg/cm3 a 0.00206 Kg/cm3. Las redes neuronales convolusionadas (CNN) aprendieron las imágenes adquiridas y se obtuvo los patrones, por tanto la clasificación tuvo una alta precisión de 91%...