Diseño e implementación de un prototipo mecatrónico para el control de calidad de mangos Edward tipo exportación utilizando algoritmos de procesamiento digital de imágenes y redes neuronales convolucionales
Descripción del Articulo
Este proyecto académico plantea la creación e implementación de un prototipo automático de selección para mangos, utilizando los diversos índices de calidad y calibre especificados en la Norma Técnica Peruana del Mango. El sistema incorpora hardware modular segmentado en unidades y software de vangu...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2024 |
Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
Repositorio: | UPC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/684460 |
Enlace del recurso: | http://doi.org/10.19083/tesis/684460 http://hdl.handle.net/10757/684460 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Mango Edward Automatización Calidad Calibre Procesamiento de imágenes Redes neuronales convolucionales Validación Prototipo Edward mango Automation Quality Size Image processing Convolutional neural networks Validation Prototype http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01 |
Sumario: | Este proyecto académico plantea la creación e implementación de un prototipo automático de selección para mangos, utilizando los diversos índices de calidad y calibre especificados en la Norma Técnica Peruana del Mango. El sistema incorpora hardware modular segmentado en unidades y software de vanguardia que posibilitan la optimización del proceso de selección y la competencia con otras ofertas comerciales. Este proyecto emerge como una propuesta de resolución a la problemática frecuentemente enfrentada por las empresas peruanas en su fase de selección para la exportación de mangos Edward en el presente contexto. El mango Edward es una especie altamente reconocida y su cultivo se orienta predominantemente hacia la exportación, dado que esta variedad de mango tiende a albergar una mayor cantidad de pulpa en comparación con otras especies. Por consiguiente, se requiere un control de calidad óptimo; no obstante, en la actualidad, este procedimiento resulta ineficaz debido a su naturaleza artesanal. Con el objetivo de optimizar este proceso, se plantea su automatización, que implica el traslado, la captura de imágenes y la selección del producto mediante el uso de técnicas de procesamiento de imágenes y algoritmos de redes neuronales convolucionales. En última instancia, se exhiben las pruebas de validación y |
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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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