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Asesorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.advisor.Crisostomo Romero, Pedro MoisesTemasearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.Procesamiento de imágenes

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    Diseño de un sistema automático de clasificación de paltas por visión artificial
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-09-06) Alarcón Marín, Rosalym Liliana; Crisostomo Romero, Pedro Moises
    El Perú es uno de los países que exporta productos del sector agrícola alrededor del mundo y uno de los frutos que está logrando un crecimiento en ventas es la palta Hass, ya que ha demostrado un aumento en ventas el 2021 del 44% respecto al 2020 (Adex, 2021). Por este motivo, los agricultores están comenzando a regularizar sus producciones; sin embargo, actualmente, los procesos de obtención de calidad se realizan por inspección manual y visual. Estos presentan desventajas como la demora de procesamiento, la contratación de personal calificado, baja precisión y podría dañar la fruta; además del alto costo de la maquinaria. La presente tesis desarrolla el diseño de una máquina automática de clasificación de paltas Hass, por medio de procesamiento de imágenes, cuya capacidad de procesamiento será de 1 000 kg de paltas por hora, acorde con la producción del pequeño y mediano agricultor. El diseño propuesto comprende tres subsistemas. El primer subsistema lo conforman dos fajas transportadoras denominadas de acumulación y principal; la primera faja se encarga de alinear y ordenar las paltas en dos canales, y la siguiente transporta las paltas hacia el módulo de clasificación. El segundo, es un subsistema neumático, encargado de depositar las paltas en bandejas por medio de paletas, las cuales se accionan por actuadores giratorios neumáticos. Estos son accionados por electroválvulas que reciben señales de activación de un PLC acorde al calibre previamente detectado. El subsistema de visión comprende una cámara y un microprocesador configurado con el código de procesamiento. Se cuenta con una metodología de detección de madurez por medio de una variable que contiene la proporción de colores respecto a una palta madura e inmadura. Para el cálculo de largo y ancho se modela la palta como elipse, obteniendo una precisión del algoritmo de clasificación del 92.85%.