Desarrollo de un algoritmo para seleccionar plátano y membrillo según su estado de madurez mediante la visión artificial aplicado en la industria

• Autor: Villanueva Chomba, Scarlet Jennifer Lizeth
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Privada del Norte
• Repositorio: UPN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/38518
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11537/38518
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Plátanos; Plataneras; Realidad virtual; Industria; Python; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

El objetivo de esta investigación es desarrollar un algoritmo para seleccionar plátano y membrillo según su estado de madurez mediante la visión artificial, como objetivos específicos utilizar las librerías OpenCV y Numpy, también aplicar las técnicas de umbralizacion, binarización, utilizando HSV en formato matricial. Se utilizó el lenguaje de programación en la construcción del clasificador es “Python” implementado en la compilación “WinPython” que contiene el entorno interactivo de trabajo (IDLE) llamado “Spyder”. Por otra parte, las librerías utilizadas fueron OpenCV (Librería especializada para Visión Artificial) y Numpy que provee capacidades matemáticas y científicas especializadas en el trabajo matricial. Se concluye que gracias a las librerías OpenCV y Numpy se logró desarrollar el algoritmo, a su vez ahí también se concluye que poder aplicar las técnicas de visión artificial como binarizaión, umbralizacion, HSV en formato matricial se pudo detectar el grado de madures de las frutas. El Sistema desarrollado permitió detectar el grado de calidad de la fruta según las fronteras de rangos establecidos. El algoritmo llego alcanzar una eficiencia operativa del 98,6%.