Sistema de clasificación del cacao en la prueba de corte implementando procesamiento digital de imágenes

El cultivo de cacao en Colombia es fundamental en el desarrollo agrícola del país, con miles de familias dependiendo de esta actividad. El proceso de obtención y selección del grano de cacao consta de varios pasos cruciales para asegurar la calidad del producto final. En particular, la prueba de corte, que clasifica los granos según su color y grado de fermentación, es una etapa clave. Esta prueba se realiza manualmente por expertos, lo cual limita la objetividad y consistencia de los resultados, afectando a los productores y a la calidad del cacao. La dependencia de la experiencia y habilidad de un experto en la clasificación del cacao en la prueba de corte genera inconsistencias y dificultades para los productores. Además, la falta de retroalimentación precisa hasta la etapa de comercialización afecta especialmente a los pequeños productores. Surge entonces la necesidad de encontrar una solución que automatice la determinación de la calidad del cacao en esta prueba, mejorando la consistencia de los resultados y proporcionando una retroalimentación temprana y precisa. Esto requerirá el diseño y construcción de un sistema prototipo basado en visión artificial, que capture imágenes de los granos de cacao cortados y los procese utilizando parámetros establecidos por la norma NTC 1252:2021. La solución propuesta consiste en desarrollar un sistema prototipo que utilice visión artificial para determinar automáticamente la calidad del cacao en la prueba de corte. Este sistema capturará imágenes de los granos cortados y las procesará mediante un algoritmo basado en parámetros establecidos por la norma NTC 1252:2021. Se busca estandarizar los procesos de control de calidad, mejorar la consistencia de los resultados y proporcionar una comparativa con la opinión de los expertos humanos. El diseño incluirá una estructura que permita la captura estable de las imágenes, teniendo en cuenta los cambios de iluminación. El costo estimado es del proyecto esta alrededor 400 dólares con un tiempo de ejecución de seis meses. La implementación de esta solución tiene el potencial de mejorar la eficiencia y la calidad en la clasificación del cacao en la prueba de corte, beneficiando tanto a los productores como a la industria en general.

• Autores: Castañeda Pabón, Daniel Eduardo; Calderón Vega, Harold Yesid
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/38630
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/38630
• Palabra clave: Algoritmos; Inteligencia artificial; Visión artificial; Imagen; Sensores; Procesamiento de imágenes; Sistemas de aprendizaje; Ingeniería en Control -- Tesis y disertaciones académicas; Procesamiento digital de imágenes; Clasificación de productos agrícolas; Cultivo de cacao; Algorithms; Artificial intelligence; Artificial vision; Image; Sensors; Image processing; Learning systems
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional