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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Basilio Vela, Oscar André
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2015
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/6985
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/6985
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Visión por computadoras--Diseño de sistemas
Producción--Frutas
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00
id PUCP_12d35625b4ccdc022154f1780000345b
oai_identifier_str oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/6985
network_acronym_str PUCP
network_name_str PUCP-Tesis
repository_id_str .
dc.title.es_ES.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
Visión por computadoras--Diseño de sistemas
Producción--Frutas
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00
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.advisor.fl_str_mv Tafur Sotelo, Julio César
dc.contributor.author.fl_str_mv Basilio Vela, Oscar André
dc.subject.es_ES.fl_str_mv Visión por computadoras--Diseño de sistemas
Producción--Frutas
topic Visión por computadoras--Diseño de sistemas
Producción--Frutas
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00
dc.subject.ocde.es_ES.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00
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 maestroesclavo 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.created.es_ES.fl_str_mv 2015
dc.date.accessioned.es_ES.fl_str_mv 2016-06-20T17:02:45Z
dc.date.available.es_ES.fl_str_mv 2016-06-20T17:02:45Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2016-06-20
dc.type.es_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12404/6985
url http://hdl.handle.net/20.500.12404/6985
dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv Pontificia Universidad Católica del Perú
dc.publisher.country.es_ES.fl_str_mv PE
dc.source.none.fl_str_mv reponame:PUCP-Tesis
instname:Pontificia Universidad Católica del Perú
instacron:PUCP
instname_str Pontificia Universidad Católica del Perú
instacron_str PUCP
institution PUCP
reponame_str PUCP-Tesis
collection PUCP-Tesis
bitstream.url.fl_str_mv https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/9e37d2da-71ab-42a9-a588-c1ba41bfaa42/download
https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/0ce2330b-666b-414e-a01b-4acf86edd9c1/download
https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/d1b91d3d-926e-4c8c-ada8-9a15c5bd2107/download
https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/21994252-1c46-498e-95ca-cc0d1fba1390/download
https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/b163d1c4-15c0-474c-b74e-12b961f9a4cb/download
https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/5beabba9-cb93-402b-858a-6926b1d5ab48/download
https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/d82cf553-2912-4daa-af1b-e05de3abfb42/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 1902404ac7b4dc3905aa090dbfebdb50
957f92492543395f1fe209c4bcdccc95
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
949c1aaba12816ddb492df08f95a7018
77fd3c7d86b3e374d9ca1f070f14b371
c7aec7604f17d074edd3df2133e86a17
288c20ec2fb019f3574fb469b60ee616
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio de Tesis PUCP
repository.mail.fl_str_mv raul.sifuentes@pucp.pe
_version_ 1839177479535722496
spelling Tafur Sotelo, Julio CésarBasilio Vela, Oscar André2016-06-20T17:02:45Z2016-06-20T17:02:45Z20152016-06-20http://hdl.handle.net/20.500.12404/6985El 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 maestroesclavo 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 - FondecytTesisspaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/Visión por computadoras--Diseño de sistemasProducción--Frutashttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00Estudio de un sistema de visión para control de pesos y tamaño de racimos de uva de mesainfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:PUCP-Tesisinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPSUNEDUMaestro en Ingeniería MecatrónicaMaestríaPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de PosgradoIngeniería Mecatrónica06470028713167https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALBASILIO_OSCAR_SISTEMA_VISION_CONTROL_PESOS.pdfBASILIO_OSCAR_SISTEMA_VISION_CONTROL_PESOS.pdfapplication/pdf14154284https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/9e37d2da-71ab-42a9-a588-c1ba41bfaa42/download1902404ac7b4dc3905aa090dbfebdb50MD51trueAnonymousREADBASILIO_OSCAR_SISTEMA_VISION_CONTROL_PESOS_ANEXOS.pdfBASILIO_OSCAR_SISTEMA_VISION_CONTROL_PESOS_ANEXOS.pdfapplication/pdf1013423https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/0ce2330b-666b-414e-a01b-4acf86edd9c1/download957f92492543395f1fe209c4bcdccc95MD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/d1b91d3d-926e-4c8c-ada8-9a15c5bd2107/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53falseAnonymousREADTEXTBASILIO_OSCAR_SISTEMA_VISION_CONTROL_PESOS.pdf.txtBASILIO_OSCAR_SISTEMA_VISION_CONTROL_PESOS.pdf.txtExtracted texttext/plain98451https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/21994252-1c46-498e-95ca-cc0d1fba1390/download949c1aaba12816ddb492df08f95a7018MD58falseAnonymousREADBASILIO_OSCAR_SISTEMA_VISION_CONTROL_PESOS_ANEXOS.pdf.txtBASILIO_OSCAR_SISTEMA_VISION_CONTROL_PESOS_ANEXOS.pdf.txtExtracted texttext/plain4338https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/b163d1c4-15c0-474c-b74e-12b961f9a4cb/download77fd3c7d86b3e374d9ca1f070f14b371MD510falseAnonymousREADTHUMBNAILBASILIO_OSCAR_SISTEMA_VISION_CONTROL_PESOS.pdf.jpgBASILIO_OSCAR_SISTEMA_VISION_CONTROL_PESOS.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg30167https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/5beabba9-cb93-402b-858a-6926b1d5ab48/downloadc7aec7604f17d074edd3df2133e86a17MD59falseAnonymousREADBASILIO_OSCAR_SISTEMA_VISION_CONTROL_PESOS_ANEXOS.pdf.jpgBASILIO_OSCAR_SISTEMA_VISION_CONTROL_PESOS_ANEXOS.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg38344https://tesis.pucp.edu.pe/bitstreams/d82cf553-2912-4daa-af1b-e05de3abfb42/download288c20ec2fb019f3574fb469b60ee616MD511falseAnonymousREAD20.500.12404/6985oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/69852025-07-18 12:55:52.017http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://tesis.pucp.edu.peRepositorio de Tesis PUCPraul.sifuentes@pucp.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
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).