Diseño de un sistema automático de selección de frutos de café mediante técnicas de visión articial / Jean Carlos Herrera Pére ...[y otros] [Trabajo de grado en medio magnético]
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Archivo de ordenadorIdioma: Español Detalles de publicación: Barranquilla, Colombia : Universidad Autónoma del Caribe, 2015.Descripción: 1 disco compacto. : ilustraciones., etc. ; (4 3/4 plg.). +videos (mp4, avi; 4:09 min.; 43.73 Mb.), presentación en Microsoft Power Point (15 Mb.)Tema(s): Nota de disertación: Tesis (Ingeniero Mecatrónico) -- Universidad Autonóma del Caribe. Programa de Ingeniería Mecatrónica, 2015 Resumen: La visi on arti cial permite extraer caracter sticas f sicas de manera no invasiva, por lo cual es una opci on viable para la inspecci on de alimentos. A trav es de ella se pueden determinar caracter sticas del fruto de caf e, tales como el color, tono, textura y tama~no. Con esto en mente, en el presente trabajo de investigaci on se propone el desarrollo de un sistema de visi on arti cial para la detecci on del fruto de caf e apto para producci on. Para lograr esta detecci on hay dos aspectos importantes a tener en cuenta, el color y la presencia de broca. La primera determina el estado de maduraci on del fruto de caf e, y la segunda es una plaga que ataca a las cosechas de este fruto, provocando da~nos en el interior del fruto. Esta plaga deja una evidencia de su presencia en el exterior del caf e, por lo tanto, es posible determinar si un fruto de caf e ha sido perjudicado por la broca. Teniendo en cuenta los aspectos de calidad del fruto de caf e mencionados en el p arrafo anterior, se desarroll o un sistema de visi on arti cial capaz de determinar si un fruto de caf e se encuentra en estado de maduraci on, y adem as, determinar si este presenta broca. El algoritmo implementado para reconocer el estado de maduraci on del caf e consta de varias etapas: una base de conocimiento formada por un banco de im agenes de frutos de caf e maduros y no maduros; un sistema de adquisici on de im agenes en un ambiente con iluminaci on controlada, una etapa de pre-procesado para limpiar impurezas y ltrar ruido en la imagen.
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Trabajo de grado - Recurso Magnético (Mismo día)
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Biblioteca Central | Biblioteca Central | Trabajo de grado | TMCT 1022C (Navegar estantería(Abre debajo)) | CD.1 Ej.1 | Disponible | 107030000001042 |
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Tesis (Ingeniero Mecatrónico) -- Universidad Autonóma del Caribe. Programa de Ingeniería Mecatrónica, 2015
Incluye bibliografía, etc.
La visi on arti cial permite extraer caracter sticas f sicas de manera no invasiva, por lo cual es una opci on viable para la inspecci on de alimentos. A trav es de ella se pueden determinar caracter sticas del fruto de caf e, tales como el color, tono, textura y tama~no. Con esto en mente, en el presente trabajo de investigaci on se propone el desarrollo de un sistema de visi on arti cial para la detecci on del fruto de caf e apto para producci on. Para lograr esta detecci on hay dos aspectos importantes a tener en cuenta, el color y la presencia de broca. La primera determina el estado de maduraci on del fruto de caf e, y la segunda es una plaga que ataca a las cosechas de este fruto, provocando da~nos en el interior del fruto. Esta plaga deja una evidencia de su presencia en el exterior del caf e, por lo tanto, es posible determinar si un fruto de caf e ha sido perjudicado por la broca. Teniendo en cuenta los aspectos de calidad del fruto de caf e mencionados en el p arrafo anterior, se desarroll o un sistema de visi on arti cial capaz de determinar si un fruto de caf e se encuentra en estado de maduraci on, y adem as, determinar si este presenta broca. El algoritmo implementado para reconocer el estado de maduraci on del caf e consta de varias etapas: una base de conocimiento formada por un banco de im agenes de frutos de caf e maduros y no maduros; un sistema de adquisici on de im agenes en un ambiente con iluminaci on controlada, una etapa de pre-procesado para limpiar impurezas y ltrar ruido en la imagen.
Requerimientos del sistema para el disco compacto: (PC) 200 MHz Procesador; 32 MB RAM; Windows 2000, XP, or NT 4.0, o posterior; unidad de CD-Rom de 8X; tarjeta de sonido; tarjeta graficadora VGA con un mínimo de 256 colores; resolución de 800 x 600. (Mac) Power-Macintosh; 128 MB RAM; OS X 10.2 y superior.
Recurso bibliográfico disponible en la Colección de Trabajos de Grado.
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