Diseño de un sistema de visión artificial para la clasificación de limón utilizando Raspberry Pi

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dc.contributor.advisorJacinto Sandoval, Juan Manueles_PE
dc.contributor.authorAcuña Chapa, Miguel Angeles_PE
dc.date.accessioned2021-03-03T16:20:08Z
dc.date.available2021-03-03T16:20:08Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractLa 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
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.citationAPA
dc.identifier.urihttps://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/2505
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Piuraes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional de Piuraes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional Digital - UNPes_PE
dc.subjectClasificación de limónes_PE
dc.subjectProcesamiento de limónes_PE
dc.subjectVisión artificiales_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01es_PE
dc.titleDiseño de un sistema de visión artificial para la clasificación de limón utilizando Raspberry Pies_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
renati.advisor.dni03698914
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8422-2000
renati.author.dni48217498
renati.discipline712096
renati.jurorAliaga Zegarra, Antenor Segundoes_PE
renati.jurorBarra Zapata, Franklines_PE
renati.jurorPanduro Alvarado, Miguel Ángeles_PE
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineIngeniería Electrónica y Telecomunicacioneses_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Piura. Facultad de Cienciases_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Electrónico y Telecomunicacioneses_PE
thesis.degree.programEscuela Profesional de Ingeniería Electrónica y Telecomunicacioneses_PE

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