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Jacinto Sandoval, Juan Manuel (es_PE)
Acuña Chapa, Miguel Angel (es_PE)
2021-03-03T16:20:08Z
2021-03-03T16:20:08Z
2020
APA
https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/2505
La investigación de este proyecto tiene como objetivo medir ciertas características, con ciertas técnicas de visión artificial, como son el tamaño, el color y el defecto del limón, con la finalidad de mejorar la calidad del producto y reducir los costos que implican el proceso de clasificación del limón. Para ello se propone un conjunto de técnicas de procesamiento de imágenes que van desde binarización de imágenes, morfología matemática hasta transformación del modelo de color RGB a HSV, para poder medir los parámetros mencionados. Las técnicas se implementarán, primero en una computadora personal o laptop de medianas prestaciones, que tenga un procesador i5, para luego ejecutar los algoritmos en una tarjeta Raspberry Pi. Para este tipo de proyectos se hace necesario aislar la iluminación del ambiente, a una fuente de iluminación artificial, que sea constante, para independizar el proceso del día, de la noche. Se hace necesario implementar este sistema de iluminación, por el procesamiento que se hará para obtener el color y el defecto del limón. Por lo tanto, para este proyecto, se grabarán videos, para simular una iluminación constante. Se utilizará una cámara webcam con puerto usb o un video que haya sido previamente guardado en un archivo con formato AVI o mp4. Las herramientas software utilizadas para visión artificial o visión por computadora son, el software de programación Python versión 3.5, junto a las Librerías de OPENCV que se instalan y utilizan fácilmente con el lenguaje de programación mencionado. En la tarjeta Raspberry Pi, se instalará un sistema operativo Raspbian, que es una versión simplificada y ligera de Linux, con la finalidad de que se ejecuten a mayor velocidad los algoritmos. Con todo esto, se concluirá, si es factible implementar este tipo de sistemas de visión artificial, para que pueda ser ejecutado a una tasa de velocidad suficiente para la clasificación del limón. (es_PE)
Tesis (es_PE)
application/pdf (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad Nacional de Piura (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (es_PE)
Universidad Nacional de Piura (es_PE)
Repositorio Institucional Digital - UNP (es_PE)
Clasificación de limón (es_PE)
Procesamiento de limón (es_PE)
Visión artificial (es_PE)
Diseño de un sistema de visión artificial para la clasificación de limón utilizando Raspberry Pi (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Nacional de Piura. Facultad de Ciencias (es_PE)
Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones (es_PE)
Título Profesional (es_PE)
Ingeniero Electrónico y Telecomunicaciones (es_PE)
PE (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01 (es_PE)
Escuela Profesional de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
03698914
https://orcid.org/0000-0002-8422-2000
48217498
712096
Aliaga Zegarra, Antenor Segundo (es_PE)
Barra Zapata, Franklin (es_PE)
Panduro Alvarado, Miguel Ángel (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
Pública



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