Diseño e Implementación de un Módulo de Visión Artificial para la Detección de Color, Suciedad y Grietas en los Huevos de Gallina en la Ciudad de Arequipa

• Autores: Geri Supo, Diego Alberto, Morales Supo, Darwin Joel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/11426
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/11426
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Diabolos; Sprockets; Visión artificial; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.03

httpLa presente tesis trata del diseño e implementación de un módulo de visión artificial para detectar el color, la suciedad y las grietas en los huevos de gallina. Para el diseño mecánico del módulo se utilizó el software SolidWorks, en donde se diseñaron todas las piezas como los sprockets, cadenas y rodillos diábolo, este sistema permite la traslación, alineación y rotación del huevo. Después de elaborar el sistema mecánico se pasó al área de adquisición de imágenes en donde se instaló una iluminación neutra y se calibró la cámara web para poder capturar imágenes relevantes del huevo. Con las capturas obtenidas se realizó el procesamiento de imágenes en la plataforma Spyder, implementado algoritmos en lenguaje Python y haciendo el uso de la librería OpenCV, que ayuda a la detección de características en la cáscara. Luego de extraer las características del huevo con el módulo, se realiza una clasificación con machine learning, utilizando un árbol de decisiones, el cual nos brinda una predicción final sobre el estado del huevo para ser seleccionado. Con el desarrollo de este módulo se pretende aliviar el trabajo repetitivo de las personas dedicadas a la inspección de los huevos de gallina, debido a que en la actualidad este proceso se realiza de manera manual y visual, dependientes del estado de salud y experiencia del operador.