Sistema eficiente y de bajo costo para la selección de granos de café: una aplicación de la visión artificial

• Autores: Rosas-Echevarría, Cesar, Solís-Bonifacio, Hubel, Cerna-Cueva, Alberto
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional de Trujillo
• Repositorio: Revista UNITRU - Scientia Agropecuaria
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.revistas.unitru.edu.pe:article/2554
• Enlace del recurso: http://revistas.unitru.edu.pe/index.php/scientiaagrop/article/view/2554
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: granos de café; visión computacional; selección de granos; bajo costo.

La calidad del café es un factor clave para el acceso a mejores mercados, por lo que un proceso de selección de granos eficiente resulta fundamental, sin embargo, actualmente estos equipos son de elevado costo e inaccesibles para los pequeños y medianos productores, por esta razón esta investigación tiene como objetivo establecer una propuesta de bajo costo para la selección de granos de café con respecto al color y tamaño mediante visión artificial (V.A.). Para esto se tomó una muestra al azar de 50 kg de café y se realizó la selección en forma tradicional mediante clasificación visual para el color (verde, rojo y marrón) y el tamaño (menor, igual y mayor a 1 cm2), posteriormente a esta misma muestra se aplicó la selección mediante V.A. en una cámara que recibía granos a razón de 3 por segundo. Los resultados obtenidos con la selección manual y aplicando V.A. no presentaron diferencia significativa estadística en cuanto a resultados a un nivel de α = 0,05, sin embargo, en cuanto a tiempo y costos, la selección por V.A. le tomó solo una hora y la selección manual, dos. La selección de granos de café por V.A. es superior que la selección manual.