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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorVera Luzuriaga, John Germán-
dc.contributor.authorRodríguez Bosquez, Johana Beatriz-
dc.contributor.authorSalazar Pazmiño, José Israel-
dc.date.accessioned2021-01-15T22:31:33Z-
dc.date.available2021-01-15T22:31:33Z-
dc.date.issued2020-08-03-
dc.identifier.citationRodríguez Bosquez, Johana Beatriz; Salazar Pazmiño, José Israel. (2020). Diseño, construcción y automatización de un prototipo de máquina clasificadora de piñas de acuerdo al color y forma por medio de visión artificial. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobambaes_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/14314-
dc.descriptionLos procesos automatizados han ido tomando relevancia debido a su acoplamiento a los diferentes tipos de productos, en el caso de las frutas se han desarrollado estudios para evitar el contacto directo en el proceso de clasificación. En el presente trabajo se realizó el diseño, construcción y automatización de un prototipo de máquina clasificadora de piñas de acuerdo al color y forma por medio de visión artificial. Para el diseño se utilizó el método de análisis de alternativas para encontrar la mejor solución que garantice un proceso sin contaminar o dañar la piña. La solución consta del sistema de transporte por medio de rodillos, la adquisición de la imagen por medio de una cámara Raspberry Pi dentro de un sistema de iluminación controlado, el sistema de clasificación mediante el accionamiento de cilindros neumáticos y la salida de la fruta por bandejas. Para el modelado y verificación de los elementos mecánicos se utilizó el software SolidWorks y SAP2000. El algoritmo se desarrolló en Python mediante la utilización de librerías de OpenCV. Se aplicó una segmentación basada en umbralizado, para la extracción de características por color se obtuvo el número de pixeles válidos y para las características por forma se utilizó la operación morfológica dilatación y Momentos Hu. La clasificación tanto por color y forma se realizó mediante comparación de un valor denominado umbral. Se implementó una interfaz gráfica de usuario mediante una pantalla táctil y el control del prototipo se realizó mediante la Raspberry Pi. Para los resultados se realizó una comparación de la clasificación manual y la del prototipo. Se obtuvo una efectividad del prototipo del 96.99% y una reducción del tiempo empleado del 13.65%. Se concluyó que el prototipo realiza el proceso de clasificación sin afectar a la piña y se recomienda procesadores que agiliten los tiempos de ejecución.es_ES
dc.description.abstractAutomated processes have been gaining relevance due to their coupling to different types of products; in the case of fruits, studies have been developed to avoid direct contact in the classification process. In the present work, the design, construction, and automation of a prototype of a pineapple sorting machine were carried out according to the color and shape by means of artificial vision. For the design, the alternative analysis method was used to find the best solution that guarantees a process without contaminating or damaging the pineapple. The solution consists of the transport system by means of rollers, the acquisition of the image by means of a Raspberry Pi camera within a controlled lighting system, the classification system by means of the pneumatic cylinders, and the exit of the fruit by trays. SolidWorks and SAP2000 software was used for the modeling and verification of the mechanical elements. The algorithm was developed in Python by using OpenCV libraries. A segmentation based on thresholding was applied, for the extraction of characteristics by color the number of valid pixels was obtained, and for characteristics by shape, the morphological operation dilation and Hu Moments were used. The classification both by color and shape was carried out by comparing a value called the threshold. A graphical user interface was implemented using a touch screen and the prototype was controlled through the Raspberry Pi. For the results, a comparison of the manual classification and that of the prototype was made. Effectiveness of the prototype of 96.99% and a reduction of the time spent of 13.65% was obtained. It was concluded that the prototype performs the classification process without affecting the pineapple and it is recommended that processors speed up execution times.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEscuela Superior Politécnica de Chimborazoes_ES
dc.relation.ispartofseriesUDCTFM;15T00740-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectTECNOLOGÍA Y CIENCIAS DE LA INGENIERÍAes_ES
dc.subjectMECÁNICAes_ES
dc.subjectVISIÓN ARTIFICIALes_ES
dc.subjectCLASIFICACIÓN DE ALIMENTOSes_ES
dc.subjectPROCESAMIENTO DE IMAGENESes_ES
dc.subjectAUTOMATIZACIÓN DE PROCESOSes_ES
dc.subjectPYTHON (SOFTWARE)es_ES
dc.subjectRECONOCIMIENTO DE COLORes_ES
dc.titleDiseño, construcción y automatización de un prototipo de máquina clasificadora de piñas de acuerdo al color y forma por medio de visión artificiales_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.contributor.miembrotribunalNovillo Andrade, Geovanny Guillermo-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
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