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http://hdl.handle.net/20.500.12390/235


Título: Diseño de un sistema de visión artificial para la clasificación de chirimoyas basado en medidas
Autor(es): Valdivia Arias, César Javier 
Asesor(es): Tafur, Julio 
Resumen: El desarrollo de este trabajo, presenta el diseño de un sistema de visión artificial, capaz de medir Annona Cherimola Mill (Chirimoya) del ecotipo Aurora, las cuales provienen de la comunidad de Callahuanca, para posteriormente clasificar aquellas que cumplan con una dimensión de 10 x 12 cm empleando para la etapa de procesamiento: Ajuste de contraste y para la etapa de segmentación, Cierre, Apertura y Código Cadena; los métodos seleccionados cumplen con los tiempos de computo de diseño. Fue posible clasificar exitosamente 91 de 91 Chirimoyas de Categorías Extra y Primera estudiadas con un 100% de efectividad, una precisión de medida de 0,35mm y un error permisible de 2,18mm. Las pruebas se efectuaron en un prototipo diseñado para tal motivo y no en el equipo final; el error obtenido durante las pruebas es menor al
establecido en los requerimientos en cuanto a la selección del fruto. En la memoria descriptiva, se presentan los cálculos referentes a la selección del dispositivo de captura, lentes y requerimientos de la iluminación empleando la metodología de diseño VDI-2221. El control del banco de pruebas, empleado para validar los algoritmos realizados, se realizó con un un PLC y para realizar el procesamiento de imágenes, se
opt´o por un computador de escritorio con procesador Intel R Core i5 CPU 2.53GHz junto con una cámara con comunicación USB 3.0. El diseño mecánico-eléctrico no es motivo de estudio en la presente investigación.
Tema: Robot industrial;Tecnología alimentaria
Editorial: Pontificia Universidad Católica del Perú
Fecha de publicación: mar-2016
Tipo de publicación: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Identificador Handle: http://hdl.handle.net/20.500.12390/235
Recurso relacionado: http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/7849
Nivel de acceso: info:eu-repo/semantics/openAccess
Colección:2.2 Estudios de maestría

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