Sistema automático para reconocimiento de madurez en mandarinas utilizando técnicas basadas en visión por computador en las UTS

Abstract

Este proyecto se centra en el desarrollo de un sistema automático para el reconocimiento de la madurez en mandarinas mediante técnicas de visión por computadora. Los objetivos incluyeron la construcción de un banco de datos de imágenes, el entrenamiento de una red neuronal convolucional (CNN) y la implementación de un sistema embebido para la evaluación del grado de madurez. La metodología se basó en la adquisición de un extenso conjunto de datos de mandarinas con diversas características. Se utilizó este conjunto para entrenar una CNN, logrando una alta precisión en la identificación de patrones relacionados con la madurez. La implementación del sistema embebido permitió la evaluación práctica de mandarinas en entornos controlados y simulaciones industriales. Los resultados revelaron un rendimiento prometedor, con una tasa de aciertos significativa en la identificación de la madurez de las mandarinas. Aunque se reconocieron desafíos, como la influencia de condiciones ambientales variables, el sistema demostró su eficacia y superioridad frente a métodos tradicionales de clasificación manual. Las recomendaciones destacan la importancia de desarrollar un detector de mandarinas como un primer filtro, la expansión del conjunto de datos para mejorar la robustez y la optimización continua de la CNN. Además, se insta a realizar evaluaciones en entornos industriales reales y considerar factores ambientales para una implementación más efectiva. En conclusión, este proyecto representa un paso significativo hacia la automatización del reconocimiento de madurez en mandarinas. Las recomendaciones proporcionan orientación para futuras mejoras, asegurando la relevancia y aplicabilidad continua del sistema en la industria del manejo de frutas.