Bienvenido al Repositorio Institucional de la UTPL (RiUTPL) que tiene como propósito centralizar los recursos educativos y objetos de aprendizaje generados por la comunidad académica;
este repositorio permitirá preservar, organizar y visibilizar la producción institucional
bajo la licencia Creative Commons 4.0.
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://dspace.utpl.edu.ec/jspui/handle/123456789/30996| Título : | Sistema de clasificación automática de café basado en un brazo robótico industrial y máquina de visión |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Morocho Angamarca, Sulay Ximena Calderón Córdova, Carlos Alberto |
| Palabras clave : | Inteligencia artificial Redes neurales Computacional Ingeniero en electrónica y telecomunicaciones Tesis y disertaciones académicas |
| metadata.dc.date.available: | 2022-09-05T11:52:08Z |
| Fecha de publicación : | 2022 |
| Citación : | Morocho Angamarca, Sulay Ximena. Calderón Córdova, Carlos Alberto.(2022). Sistema de clasificación automática de café basado en un brazo robótico industrial y máquina de visión . Universidad Técnica Particular de Loja |
| Descripción : | Resumen: El objetivo del presente proyecto es diseñar e implementar un sistema automático de selección de café en grano, basado en la integración de un brazo robot Scara Epson en conjunto con un clasificador automático basado en una Red Neuronal Convolucional. El sistema implementado extrae los elementos que fueron identificados como granos de café con alteraciones de forma y color. La arquitectura hardware está conformada por: brazo robot Epson Scara LS10, controlador RC-90B, cámara web de 4 megapíxeles, efector final de extracción, e iluminación. La arquitectura software está formada por: algoritmos de adquisición, segmentación y preprocesamiento de imágenes, algoritmos de entrenamiento y clasificación con Redes Neuronales Convolucionales (224/2 capas de entrada/salida) y, algoritmos de control de movimientos del brazo robot. Para la evaluación de desempeño de los algoritmos de clasificación automática, se realizaron 18 pruebas considerando 3 casos distintos de separación entre granos, mayor a 5 mm, de 3 a 4 mm, y, menor a 2 mm. Como resultado, se obtuvo un porcentaje de efectividad del 100% para los dos primeros casos de separación, y un porcentaje del 61.5% para el tercer caso, esto debido al solapamiento entre granos de café. |
| metadata.dc.identifier.other: | 1355201 |
| URI : | http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/30996 |
| metadata.dc.type: | bachelorThesis |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Educación mención Innovación y Liderazgo Educativo |
Ficheros en este ítem:
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.