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Título: Aplicación de técnicas de visión por computador en la selección de palta hass de calidad
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 2021
Institución: Universidad Señor de Sipán
Resumen: La calidad de la Palta Hass, es uno de las especificaciones más importantes en el desarrollo del cultivo nacional de exportación. Las deficiencias estudiadas fueron los frutos enteros y no enteros, frutos con queresas, frutos con defectos mayores (quemaduras y plagas) y defectos menores (Color); El objetivo del presente trabajo de investigación fue determinar e identificar los frutos aceptables en el entorno de calidad identificando sus principales problemas de rechazo por los clientes por medio de visión artificial, utilizando procesamiento de imágenes y descriptores de color (de los cuales se ha usado descriptores K-Means); se utilizó un total de 1260 imágenes, basado en 210 frutos distribuidos en tres niveles. Se obtienen seis imágenes por cada fruto, en la etapa de procesamiento y filtros de creación propia en la etapa de pre-procesamiento. Los descriptores se usaron con el fin de extraer características de todas las imágenes para la etapa de entrenamiento del sistema, luego de haber extraído los vectores a todas las muestras, luego se clasifican las muestras de prueba mediante Segment Color, Segment Rose y K-Means, como resultado general resulta el clasificador KNN como el más óptimo para la clasificación obteniendo un 77% de acierto.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo
Grado o título: Ingeniero de Sistemas
Jurado: Chirinos Mundaca, Carlos Alberto; Sialer Rivera, Maria Noelia; Mejía Cabrera, Iván
Fecha de registro: 27-jul-2021



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