Diseño e implementación de balanza inteligente para autoservicio usando celda de carga y visión computacional

Abstract

El tiempo de espera en colas debido a los procesos de tasación de productos a granel puede generar incomodidad y estrés en los compradores, lo que lleva a afectar la fidelidad hacia la compañía. Si bien se han desarrollado modelos para optimizar la detección de productos empaquetados, esta requiere aún más investigación en el campo de productos a granel. Por consiguiente, la presente investigación propone un sistema mecatrónico capaz de medir la masa y determinar el tipo de producto colocado en la plataforma de pesaje mediante visión computacional. El producto, su masa y precio serán visualizados en una pantalla, la cual cuenta con una interfaz que, a la par recomienda productos adicionales en base a las preferencias del cliente. Esta investigación considera tres etapas: el diseño y construcción de una balanza mecánico-eléctrica compuesta principalmente por una celda de carga de punto único; el desarrollo y puesta en marcha de un sistema de visión computacional basado en redes neuronales convolucionales, dos cámaras ubicadas estratégicamente y un sistema de iluminación; y el desarrollo de un algoritmo que recomiende productos en base a las preferencias de los usuarios. El funcionamiento del sistema se validó experimentalmente con 10 productos entre frutas y verduras para evaluar el funcionamiento del sistema de visión computacional y las decisiones tomadas en la construcción de la estructura. Mientras que se utilizaron pesas patrón para las pruebas de calibración de la balanza. Además, el sistema de recomendación fue validado mediante el uso de una base de datos diseñada para el desarrollo de la presente investigación.

The waiting time in queues due to bulk product appraisal processes creates discomfort and stress for buyers. Which leads to affecting loyalty towards the company. Although models have been developed to optimize the detection of packaged products, this requires even more research in the field of bulk products. Therefore, the following research proposes a mechatronic system that measures the weight and classifies the product on the weighing platform by computer vision. The product’s label, weight, and price will be visualized on a monitor, which includes an interface that recommends additional products according to the client’s preference. This research consists of three stages: the design and construction of a mechanic-electrical balance composed principally by a single point load cell; the development of a computer vision system based on convolutional neural networks and two cameras located strategically; and the development of an algorithm that recommends products according to the user’s preferences. The operation of the system was validated experientially using 10 products between fruits and vegetables to evaluate the operation of the computer vision system and the decisions made in the construction of the structure. Standard weights were used for the balance calibration tests. In addition, the recommendation system was validated through the use of a database designed for the development of this research.