Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21278
Título : | Diseño e implementación de un prototipo de automatización para la selección de mangos de exportación utilizando una tarjeta Jetson Nano con un sistema difuso. |
Autor : | Aldaz Inca, Juan Carlos Freire Lugo, Franklin Santiago |
Director(es): | Paucar Samaniego, Jorge Luis |
Tribunal (Tesis): | Lozada Yánez, Pablo Eduardo |
Palabras claves : | SISTEMA DIFUSO;REGLAS DIFUSAS;DEFUSIFICACIÓN;GRADO DE PERTENENCIA;RED NEURONAL;MÉTODO DE INFERENCIA MAMDANI;FUNCIONES DE MEMBRESÍA;JETSON NANO (HARDWARE) |
Fecha de publicación : | 14-feb-2022 |
Editorial : | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
Citación : | Aldaz Inca, Juan Carlos; Freire Lugo, Franklin Santiago. (2022). Diseño e implementación de un prototipo de automatización para la selección de mangos de exportación utilizando una tarjeta Jetson Nano con un sistema difuso. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba. |
Identificador : | UDCTFIYE;108T0419 |
Abstract : | The objective of this work was the implementation of an automation prototype for the selection of export mangoes using a Jetson Nano card with a fuzzy logic system, for the optimization of the time spent by an operator in selection and classification tasks of mangoes for export in farms. For the development of this prototype, a documentary research was carried out on fuzzy logic systems in the agricultural sector and its impact in the export mango, two main variables were considered for their selection, being these imperfections and size of the mangoes, which are used in the training of the YOLO V3 TINY neural network for its detection, thus fulfilling the different processes within the fuzzy logic system, in the first module the collection of input data by means of a camera is done, the second module performs a fuzzification process converting the digitized data to membership functions, the third module lays out the fuzzy rules thanks to the experiences of an expert selector of mangoes for export, the fourth module uses the method of Mamdani Inference by minima, getting the addition of the output membership functions, having a resulting membership function, finally the fifth module allows to obtain a real value by using the Maximum Defuzzification method Means, so that with the real value the selection process is carried out, thus giving the activator the command to reject or accept the parsed mangoes. The prototype was evaluated by countless tests, resulting in a 30% time saving compared to the expert operator in the selection process of mangoes for export. It is recommended to get a large dataset of mangoes for training the neural network. |
Resumen : | El presente trabajo tuvo como objetivo la implementación de un prototipo de automatización para la selección de mangos de exportación utilizando una tarjeta Jetson Nano con un sistema de lógica difusa, para la optimización del tiempo empleado por un operario en tareas de selección y clasificación de mangos de exportación en fincas productoras. Para el desarrollo de este prototipo se realizó una investigación documental sobre sistemas difusos del sector agrícola y su impacto en el mango de exportación, se consideró para la selección de los mismos, dos principales variables siendo estas imperfecciones y tamaño del mango, las cuales son utilizadas en el entrenamiento de la red neuronal YOLO V3 TINY para su detección, cumpliendo de esta manera los diferentes procesos dentro del sistema difuso, en el primer módulo se realiza la adquisición de datos de entrada por medio de una cámara, el segundo módulo realiza un proceso de fusificación convirtiendo los datos digitalizados a funciones de membresía, el tercer módulo plantea las reglas difusas gracias a las experiencias de un experto seleccionador de mangos de exportación, el cuarto módulo utiliza el método de Inferencia de Mamdani por mínimos, logrando el agregado de las funciones de membresía de salida, obteniendo una función de membresía resultante, por último el quinto módulo permite obtener un valor real usando el método de Defusificación de Máximos Medios, por lo que con el valor real se realiza el proceso de selección, dando de esta manera la orden al activador para que rechace o acepte el mango analizado. Se evaluó el prototipo realizando un sin número de pruebas dando como resultado un ahorro de tiempo del 30% en comparación al operario experto en el proceso selección de mangos de exportación. Se recomienda obtener un dataset amplio de mangos para el entrenamiento de la red neuronal. |
URI : | http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21278 |
Aparece en las colecciones: | Ingeniero en Electrónica, Control y Redes Industriales; Ingeniero/a en Electrónica y Automatización |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
108T0419.pdf | 2,82 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons