Facultad de Ciencias e Ingeniería

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    Diseño de un sistema de visión por computadora para la clasificación de arándanos por tamaño y características asociadas al color
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-09-16) Shimabukuro López, Roberto Takao; Cataño Sánchez, Miguel Ángel; Coasaca Apaza, César Ernesto
    Al 2020, y pasados menos de 8 años desde la primera exportación significativa de arándanos frescos, el Perú se ha consolidado como el mayor exportador de este fruto, ofreciéndolo en mercados como EEUU, la Unión Europea y China [4] [14]. La apertura de estos nuevos mercados trae consigo la obligación de cumplir estándares de calidad; en el caso de los arándanos, incluyendo rangos de calibre (diámetro mayor), color e incidencia de defectos superficiales. Si bien existen máquinas que automatizan por completo el proceso de selección de dichos frutos, sus costos son un impedimento para su adquisición en asociaciones de productores pequeños y medianos. En el Perú, este proceso es mayormente manual, complicando el cumplimiento adecuado de los estándares internacionales y suponiendo además riesgos ergonómicos para los operarios. De esta forma, surge la necesidad de una máquina para la clasificación de arándanos costeable por productores peruanos. En ese sentido, el presente trabajo de tesis detalla el proceso de diseño de un prototipo para la clasificación de arándanos según tamaño y características asociadas al color, mediante visión por computadora; poniéndose especial énfasis en la identificación de criterios de selección efectivos aplicados al análisis de imágenes del fruto. Bajo el enfoque de la metodología VDI 2221 y los métodos de diseño de la Universidad Tecnológica de Delft, se inicia con una revisión de los métodos más empleados en la industria para la clasificación de fruta, los parámetros de calidad cruciales para arándanos y el estado de la tecnología en clasificación de los mismos. Luego, se delimitan los requerimientos básicos para el diseño y se determinan posibles soluciones para un prototipo, las cuales fueron evaluadas cualitativamente. Seguidamente, se analiza una muestra de 100 arándanos con el fin de determinar características útiles para el diseño, y se realizan experimentos para comprobar el principio de funcionamiento del concepto de solución seleccionado. Posteriormente, se diseña un prototipo para la clasificación de arándanos, que incluye pruebas de visión por computadora para la estimación del calibre del fruto y la determinación de un criterio de selección asociado al color del mismo. Finalmente, se presentan los resultados de las pruebas, conclusiones y recomendaciones para la validación del diseño propuesto. Se busca que el producto de este estudio permita complementar trabajos previos y servir de base para próximas investigaciones, con el objetivo de conseguir implementar una máquina seleccionadora de arándanos que pueda competir en el mercado peruano.
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    Robot móvil con visión estereoscópica para la localización de objetos
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2011-09-02) Rodríguez Rodríguez, Jorge Antonio
    El procesamiento de imágenes aplicado al campo de control y automatización de sistemas industriales ha tenido una gran influencia en la tecnología de los robots móviles; así se han venido desarrollando diversas técnicas de visión para poder obtener nuevos parámetros cada vez más precisos sobre el entorno de trabajo del robot móvil. Las técnicas de reconocimiento de objetos y visión estereoscópica han demostrado ser una herramienta muy útil, ya que gracias a esto, los vehículos no tripulados pueden llegar a tener una mejor interacción con su entorno, lo cual resulta en un mejor desenvolvimiento en las diferentes tareas que realizan El presente trabajo de tesis describe la implementación de un sistema de visión estéreo aplicado al campo de los robots móviles para la localización de objetos, el cual tiene como principal características encontrar la distancia en coordenadas XYZ de un objeto en particular; para que luego esta información sea llevada al robot. Tanto para la tarea de segmentación como del cálculo de coordenadas se utilizará a la librería OpenCV la cual nos permite el uso de los diferentes algoritmos de procesamiento de imágenes. La etapa de visión estéreo propiamente dicha se llevará a cabo mediante la implementación de las siguientes etapas: cálculo de los parámetros de las cámaras, calibración, rectificación de imágenes y finalmente la triangulación, método por el cual se obtienen las coordenadas deseadas. El sistema de visión estéreo desarrollado será implementado en un computador embebido y se va comunicar con el robot móvil mediante protocolo TCP/IP para el envió de las diferentes coordenadas.