Estudio de un sistema de visión para control de pesos y tamaño de racimos de uva de mesa
Descripción del Articulo
El presente estudio tiene como objetivo determinar la viabilidad del uso de redes neuronales y sistema de visión para la determinación de peso y tamaño de racimo de uva así como la lógica de control de la maquina a controlar. Desde el año 2000, el Perú empezó a exportar una gran cantidad de uvas de...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2015 |
| Institución: | Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación |
| Repositorio: | CONCYTEC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/267 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12390/267 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Vista https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00 |
| id |
CONC_e8adb20b8c3c05ecaee20f958f5a822e |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/267 |
| network_acronym_str |
CONC |
| network_name_str |
CONCYTEC-Institucional |
| repository_id_str |
4689 |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Estudio de un sistema de visión para control de pesos y tamaño de racimos de uva de mesa |
| title |
Estudio de un sistema de visión para control de pesos y tamaño de racimos de uva de mesa |
| spellingShingle |
Estudio de un sistema de visión para control de pesos y tamaño de racimos de uva de mesa Basilio Vela, Oscar André Vista https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00 |
| title_short |
Estudio de un sistema de visión para control de pesos y tamaño de racimos de uva de mesa |
| title_full |
Estudio de un sistema de visión para control de pesos y tamaño de racimos de uva de mesa |
| title_fullStr |
Estudio de un sistema de visión para control de pesos y tamaño de racimos de uva de mesa |
| title_full_unstemmed |
Estudio de un sistema de visión para control de pesos y tamaño de racimos de uva de mesa |
| title_sort |
Estudio de un sistema de visión para control de pesos y tamaño de racimos de uva de mesa |
| author |
Basilio Vela, Oscar André |
| author_facet |
Basilio Vela, Oscar André |
| author_role |
author |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Basilio Vela, Oscar André |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Vista |
| topic |
Vista https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00 |
| dc.subject.ocde.none.fl_str_mv |
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00 |
| description |
El presente estudio tiene como objetivo determinar la viabilidad del uso de redes neuronales y sistema de visión para la determinación de peso y tamaño de racimo de uva así como la lógica de control de la maquina a controlar. Desde el año 2000, el Perú empezó a exportar una gran cantidad de uvas de mesa al mercado norteamericano, siendo la uva la tercera fruta con mayor popularidad en este mercado. La uva de mesa presenta una gran potencialidad en el mercado Norteamericano, debido a que presenta un crecimiento acelerado en el volumen de exportaciones los últimos 5 años, posicionándolo como el tercer país que brinda uva de mesa a este mercado. En el año 2015 la exportación de Uvas se incrementó en 8% en el 2015 alcanzando los U$ 692 millones pasando a ser el primer producto de exportación Peruano por encima del Café y los Espárragos. A USA se exportó por U$ 202 millones superior a los U$ 121 millones vendidos en el 2014. Holanda U$ 89 millones (13% del total). Sigue China y Hong Kong con U$ 86 y U$ 77 millones respectivamente. El crecimiento del sector agrícola específicamente de las uvas de mesa en el Perú está generando una mayor producción de racimos, este crecimiento conlleva a un mayor nivel en los procesos que involucran la cosecha y el control por peso de los racimos de uva de mesa. Estos procesos actualmente se desarrollan de una manera manual. Uno de los factores importantes para poder clasificar las uvas de mesa es el peso del racimo, el cual permita clasificarlas en tres categorías distintas de uva según su calibre basada en la norma técnica peruana NTP 011.012-2005 [1]. Por estos motivos, se requiere un sistema mediante el cual se extraiga de manera automatizada el peso del racimo de uva. En este estudio se propuso diseñar algoritmos de control y visión que permitan controlar un sistema automatizado para lograr disminuir el error debido al trabajo manual, y aumentar el volumen de procesamiento de los racimos de uva. Se procedió a abordar la solución a esta problemática utilizando técnicas del campo de visión por computadora. Un sistema de visión, comprende la selección del sistema de iluminación, así como la selección de la cámara de video las cuales deben garantizar una buena captura de la imagen del racimo de uva. La etapa de preprocesamiento permitirá realzar problemas de ruido que se presenten al momento de la captura de la imagen para poder continuar con una segmentación de la imagen y de esta forma realizar la toma de decisiones en la cual se utilizara una red neuronal artificial para poder determinar los pesos de los racimos de uva a partir de las imágenes. Adicionalmente se realizó el programa del controlador de procesos para un sistema mecánico-eléctrico, seleccionador de productos agrícolas, en esta etapa se seleccionó el controlador y se realizó la lógica de control de todo el sistema mecánico-eléctrico. Para la síntesis de los controladores de visión y del sistema mecánico-eléctrico, se utilizó un protocolo de comunicación que permitió realizar la configuración maestro esclavo entre el sistema de visión y el de control respectivamente. La validez de la lógica de control en el controlador de procesos fue corroborado mediante pruebas en un sistema mecánico-eléctrico para la selección de productos agrícolas que se encuentra en el laboratorio de Oleohidráulica y Neumática de la Sección de Ingeniería Mecánica de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). |
| publishDate |
2015 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2024-05-30T23:13:38Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2024-05-30T23:13:38Z |
| dc.date.issued.fl_str_mv |
2015-10 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/20.500.12390/267 |
| url |
https://hdl.handle.net/20.500.12390/267 |
| dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.uri.none.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Pontificia Universidad Católica del Perú |
| publisher.none.fl_str_mv |
Pontificia Universidad Católica del Perú |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:CONCYTEC-Institucional instname:Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación instacron:CONCYTEC |
| instname_str |
Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación |
| instacron_str |
CONCYTEC |
| institution |
CONCYTEC |
| reponame_str |
CONCYTEC-Institucional |
| collection |
CONCYTEC-Institucional |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.concytec.gob.pe/bitstreams/edd2096e-33a6-b082-9444-fe65d3c4f48a/download https://repositorio.concytec.gob.pe/bitstreams/8f42f5a8-68fb-f8d6-24da-5eab8dee2d6f/download https://repositorio.concytec.gob.pe/bitstreams/7bf87a53-4bd5-efc1-6c9d-e1f37a694a9d/download https://repositorio.concytec.gob.pe/bitstreams/761faa9a-35b4-4dd3-bd7a-9598df54426d/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
1902404ac7b4dc3905aa090dbfebdb50 9019960ed646057663fa49428c3a7639 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 889a7a672d0eb4e0d72d16919ab46779 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional CONCYTEC |
| repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@concytec.gob.pe |
| _version_ |
1844882993351491584 |
| spelling |
Publicationrp00231600Basilio Vela, Oscar André2024-05-30T23:13:38Z2024-05-30T23:13:38Z2015-10https://hdl.handle.net/20.500.12390/267El presente estudio tiene como objetivo determinar la viabilidad del uso de redes neuronales y sistema de visión para la determinación de peso y tamaño de racimo de uva así como la lógica de control de la maquina a controlar. Desde el año 2000, el Perú empezó a exportar una gran cantidad de uvas de mesa al mercado norteamericano, siendo la uva la tercera fruta con mayor popularidad en este mercado. La uva de mesa presenta una gran potencialidad en el mercado Norteamericano, debido a que presenta un crecimiento acelerado en el volumen de exportaciones los últimos 5 años, posicionándolo como el tercer país que brinda uva de mesa a este mercado. En el año 2015 la exportación de Uvas se incrementó en 8% en el 2015 alcanzando los U$ 692 millones pasando a ser el primer producto de exportación Peruano por encima del Café y los Espárragos. A USA se exportó por U$ 202 millones superior a los U$ 121 millones vendidos en el 2014. Holanda U$ 89 millones (13% del total). Sigue China y Hong Kong con U$ 86 y U$ 77 millones respectivamente. El crecimiento del sector agrícola específicamente de las uvas de mesa en el Perú está generando una mayor producción de racimos, este crecimiento conlleva a un mayor nivel en los procesos que involucran la cosecha y el control por peso de los racimos de uva de mesa. Estos procesos actualmente se desarrollan de una manera manual. Uno de los factores importantes para poder clasificar las uvas de mesa es el peso del racimo, el cual permita clasificarlas en tres categorías distintas de uva según su calibre basada en la norma técnica peruana NTP 011.012-2005 [1]. Por estos motivos, se requiere un sistema mediante el cual se extraiga de manera automatizada el peso del racimo de uva. En este estudio se propuso diseñar algoritmos de control y visión que permitan controlar un sistema automatizado para lograr disminuir el error debido al trabajo manual, y aumentar el volumen de procesamiento de los racimos de uva. Se procedió a abordar la solución a esta problemática utilizando técnicas del campo de visión por computadora. Un sistema de visión, comprende la selección del sistema de iluminación, así como la selección de la cámara de video las cuales deben garantizar una buena captura de la imagen del racimo de uva. La etapa de preprocesamiento permitirá realzar problemas de ruido que se presenten al momento de la captura de la imagen para poder continuar con una segmentación de la imagen y de esta forma realizar la toma de decisiones en la cual se utilizara una red neuronal artificial para poder determinar los pesos de los racimos de uva a partir de las imágenes. Adicionalmente se realizó el programa del controlador de procesos para un sistema mecánico-eléctrico, seleccionador de productos agrícolas, en esta etapa se seleccionó el controlador y se realizó la lógica de control de todo el sistema mecánico-eléctrico. Para la síntesis de los controladores de visión y del sistema mecánico-eléctrico, se utilizó un protocolo de comunicación que permitió realizar la configuración maestro esclavo entre el sistema de visión y el de control respectivamente. La validez de la lógica de control en el controlador de procesos fue corroborado mediante pruebas en un sistema mecánico-eléctrico para la selección de productos agrícolas que se encuentra en el laboratorio de Oleohidráulica y Neumática de la Sección de Ingeniería Mecánica de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP).Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico - FondecytspaPontificia Universidad Católica del Perúinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Vistahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00-1Estudio de un sistema de visión para control de pesos y tamaño de racimos de uva de mesainfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:CONCYTEC-Institucionalinstname:Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovacióninstacron:CONCYTEC#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#Magíster en Ingeniería MecatrónicaIngeniería MecatrónicaPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de PostgradoORIGINAL2015_Basilio_Estudio de un sistema de visión.pdf2015_Basilio_Estudio de un sistema de visión.pdfapplication/pdf14154284https://repositorio.concytec.gob.pe/bitstreams/edd2096e-33a6-b082-9444-fe65d3c4f48a/download1902404ac7b4dc3905aa090dbfebdb50MD53THUMBNAIL2015_Basilio_Estudio de un sistema de visión.pdf.jpg2015_Basilio_Estudio de un sistema de visión.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9126https://repositorio.concytec.gob.pe/bitstreams/8f42f5a8-68fb-f8d6-24da-5eab8dee2d6f/download9019960ed646057663fa49428c3a7639MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.concytec.gob.pe/bitstreams/7bf87a53-4bd5-efc1-6c9d-e1f37a694a9d/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXT2015_Basilio_Estudio de un sistema de visión.pdf.txt2015_Basilio_Estudio de un sistema de visión.pdf.txtExtracted texttext/plain98401https://repositorio.concytec.gob.pe/bitstreams/761faa9a-35b4-4dd3-bd7a-9598df54426d/download889a7a672d0eb4e0d72d16919ab46779MD5520.500.12390/267oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/2672024-06-10 15:18:10.916http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessopen accesshttps://repositorio.concytec.gob.peRepositorio Institucional CONCYTECrepositorio@concytec.gob.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#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#<Publication xmlns="https://www.openaire.eu/cerif-profile/1.1/" id="829b9aaf-1f90-4c65-bf39-6e777ad58bd5"> <Type xmlns="https://www.openaire.eu/cerif-profile/vocab/COAR_Publication_Types">http://purl.org/coar/resource_type/c_1843</Type> <Language>spa</Language> <Title>Estudio de un sistema de visión para control de pesos y tamaño de racimos de uva de mesa</Title> <PublishedIn> <Publication> </Publication> </PublishedIn> <PublicationDate>2015-10</PublicationDate> <Authors> <Author> <DisplayName>Basilio Vela, Oscar André</DisplayName> <Person id="rp00231" /> <Affiliation> <OrgUnit> </OrgUnit> </Affiliation> </Author> </Authors> <Editors> </Editors> <Publishers> <Publisher> <DisplayName>Pontificia Universidad Católica del Perú</DisplayName> <OrgUnit /> </Publisher> </Publishers> <License>http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/</License> <Keyword>Vista</Keyword> <Abstract>El presente estudio tiene como objetivo determinar la viabilidad del uso de redes neuronales y sistema de visión para la determinación de peso y tamaño de racimo de uva así como la lógica de control de la maquina a controlar. Desde el año 2000, el Perú empezó a exportar una gran cantidad de uvas de mesa al mercado norteamericano, siendo la uva la tercera fruta con mayor popularidad en este mercado. La uva de mesa presenta una gran potencialidad en el mercado Norteamericano, debido a que presenta un crecimiento acelerado en el volumen de exportaciones los últimos 5 años, posicionándolo como el tercer país que brinda uva de mesa a este mercado. En el año 2015 la exportación de Uvas se incrementó en 8% en el 2015 alcanzando los U$ 692 millones pasando a ser el primer producto de exportación Peruano por encima del Café y los Espárragos. A USA se exportó por U$ 202 millones superior a los U$ 121 millones vendidos en el 2014. Holanda U$ 89 millones (13% del total). Sigue China y Hong Kong con U$ 86 y U$ 77 millones respectivamente. El crecimiento del sector agrícola específicamente de las uvas de mesa en el Perú está generando una mayor producción de racimos, este crecimiento conlleva a un mayor nivel en los procesos que involucran la cosecha y el control por peso de los racimos de uva de mesa. Estos procesos actualmente se desarrollan de una manera manual. Uno de los factores importantes para poder clasificar las uvas de mesa es el peso del racimo, el cual permita clasificarlas en tres categorías distintas de uva según su calibre basada en la norma técnica peruana NTP 011.012-2005 [1]. Por estos motivos, se requiere un sistema mediante el cual se extraiga de manera automatizada el peso del racimo de uva. En este estudio se propuso diseñar algoritmos de control y visión que permitan controlar un sistema automatizado para lograr disminuir el error debido al trabajo manual, y aumentar el volumen de procesamiento de los racimos de uva. Se procedió a abordar la solución a esta problemática utilizando técnicas del campo de visión por computadora. Un sistema de visión, comprende la selección del sistema de iluminación, así como la selección de la cámara de video las cuales deben garantizar una buena captura de la imagen del racimo de uva. La etapa de preprocesamiento permitirá realzar problemas de ruido que se presenten al momento de la captura de la imagen para poder continuar con una segmentación de la imagen y de esta forma realizar la toma de decisiones en la cual se utilizara una red neuronal artificial para poder determinar los pesos de los racimos de uva a partir de las imágenes. Adicionalmente se realizó el programa del controlador de procesos para un sistema mecánico-eléctrico, seleccionador de productos agrícolas, en esta etapa se seleccionó el controlador y se realizó la lógica de control de todo el sistema mecánico-eléctrico. Para la síntesis de los controladores de visión y del sistema mecánico-eléctrico, se utilizó un protocolo de comunicación que permitió realizar la configuración maestro esclavo entre el sistema de visión y el de control respectivamente. La validez de la lógica de control en el controlador de procesos fue corroborado mediante pruebas en un sistema mecánico-eléctrico para la selección de productos agrícolas que se encuentra en el laboratorio de Oleohidráulica y Neumática de la Sección de Ingeniería Mecánica de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP).</Abstract> <Access xmlns="http://purl.org/coar/access_right" > </Access> </Publication> -1 |
| score |
13.413352 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).