Automatización del proceso de selección de mangos utilizando procesamiento de imágenes y redes neuronales
Descripción del Articulo
Nos ubicamos en el distrito de TAMBOGRANDE, provincia de Piura departamento de Piura donde la familia Carrasco cuenta con 6 hectáreas de cultivo de mango, los cuales después de ser recolectados deben de ser clasificados en 2 grupos: los de consumo local y los que son para exportar, esta clasificació...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2024 |
Institución: | Universidad Nacional del Callao |
Repositorio: | UNAC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/8694 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12952/8694 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Automatización Proceso Selección https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01 |
Sumario: | Nos ubicamos en el distrito de TAMBOGRANDE, provincia de Piura departamento de Piura donde la familia Carrasco cuenta con 6 hectáreas de cultivo de mango, los cuales después de ser recolectados deben de ser clasificados en 2 grupos: los de consumo local y los que son para exportar, esta clasificación se realiza basado en 2 parámetros el color y su peso, los mangos de consumo local se caracterizan por tener un color rojizo o amarillento y un peso menor a 250gr y los mangos que son para exportar se caracterizan por tener un color verdoso y tener un peso mayor de 250gr. La presente tesis titulada “AUTOMATIZACION DEL PROCESO DE SELECCIÓN DE MANGOS UTILIZANDO PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y REDES NEURONALES”, nació de la necesidad de contar con un sistema de fácil configuración para hacer frente a la problemática del error humano que existe al momento de clasificar los mangos, lo cual ocasiona descontento entre los clientes El sistema está conformado por una faja transportadora que cuenta con una balanza incorporada para reconocer el peso, un webcam para el reconocimiento de color y un servo motor para poder clasificar los mangos, adicionalmente el sistema cuenta con una interfaz gráfica desarrollada en el software libre PYTHON que nos permite reconocer el color aplicando técnica de procesamiento de imágenes (transformación de espacio vectorial RBG a HSV) y una neurona perceptrón que tiene como entrada 2 variables: peso y color, y una salida 0 (consumo local) y 1 (consumo extranjero). Con la implementación de nuestra tesis se logra optimizar los tiempos en el proceso de selección de mangos, se obtiene una clasificación más justa y se evita el descontento entre los clientes. |
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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).
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