Sistema de clasificación de tomates con visión artificial (2023)
Esta investigación se centra en desarrollar una máquina de clasificación de tomates con técnicas de visión artificial para mejorar la clasificación de tomates según su calidad. El estudio se llevó a cabo siguiendo una metodología que involucró varios pasos clave. En primer lugar, se caracterizaron detalladamente las especificaciones del sistema de clasificación de tomates, siguiendo la norma NTC-1103-1 como referencia. Luego, se procedió a la selección minuciosa de los dispositivos de hardware y software necesarios para la implementación del sistema, garantizando que fueran idóneos para el procesamiento y análisis de imagen. La parte central de la investigación se basó en la aplicación de técnicas de visión artificial para llevar a cabo la clasificación de los tomates. Esta fase se centró en criterios cruciales como el tamaño, el color y la homogeneidad, que son atributos visuales esenciales para determinar la calidad de los tomates. Los resultados obtenidos revelaron que el uso de una red neuronal en este sistema de clasificación proporcionó un mejor rendimiento. La red neuronal demostró una eficacia mayor en la clasificación de tomates de alta calidad en comparación con la visión artificial. Este avance es un hito en la automatización de la clasificación de productos agrícolas y puede reducir las pérdidas asociadas a la clasificación manual, lo que mejora la rentabilidad de los productores y garantiza la entrega de productos de alta calidad a los consumidores.