Reconocimiento de granos de café verde arábiga sin defectos físicos en muestras usando visión artificial

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dc.contributor.advisor Rodríguez Gonzalez, Pedro
dc.contributor.author Ramirez Ticona, Juan
dc.date.accessioned 2017-10-26T15:00:57Z
dc.date.available 2017-10-26T15:00:57Z
dc.date.issued 2017
dc.identifier.other Isratij
dc.identifier.uri http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/3393
dc.description.abstract El reconocimiento de granos de café verde arábiga sin defectos físicos es importante desde el punto de vista comercial, dado que el café de la especie arábiga es un producto de alta demanda en el mercado internacional. Dicho reconocimiento es propenso a errores, debido a que actualmente es realizado en su mayoría de forma manual y subjetiva. Los principales trabajos que tratan este problema basados en visión artificial requieren de prototipos de adquisición, que toman cada imagen desde un ángulo completamente vertical con respecto a la superficie que contiene a la muestra de granos de café. Cada uno de estos prototipos es un limitante para labores practicas debido a la dificultad de su implementación y al ángulo restrictivo. Por lo que el objetivo general de este trabajo es proponer un modelo para el reconocimiento automático de granos de café verde arábiga sin defectos físicos en imágenes de muestras capturadas manualmente con un ángulo de toma diagonal usando visión artificial y basándose para el reconocimiento en el estándar de la Specialty Coffee Association of America (SCAA) [1]. La metodología utilizada en este trabajo se divide en: adquisición de imágenes, mejora de imágenes, segmentación, extracción de características, clasificación y comparación con otros trabajos. Los resultados obtenidos en este trabajo muestran que el reconocedor puede ser utilizado en aplicaciones reales debido a que se alcanzó un overall accuracy del 99.60%. es_PE
dc.description.uri Tesis es_PE
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ *
dc.source Universidad Nacional de San Agustín es_PE
dc.source Repositorio Institucional - UNSA es_PE
dc.subject Granos de café es_PE
dc.subject Defectos físicos es_PE
dc.subject Clasificación y selección es_PE
dc.subject Visión artificial es_PE
dc.title Reconocimiento de granos de café verde arábiga sin defectos físicos en muestras usando visión artificial es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis en_US
thesis.degree.name Ingeniero de Sistemas
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de San Agustín. Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios
thesis.degree.level Título Profesional
thesis.degree.discipline Ingeniería de Sistemas
dc.subject.ocde Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones es_PE


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