Uno de los motores de la economía peruana es la agricultura, que desde la entrada en vigencia de tratados de libre comercio se vio beneficiada por la mayor demanda de productos frescos. Dentro de esta gran gama destacan los mangos y en especial la variedad Kent, pues representan actualmente más del 90% del total del volumen exportado de estos frutos. En la actualidad, la selección y clasificación de mangos se realiza de manera manual, lo cual conlleva a errores humanos asociados a la fatiga o cansancio laboral que posteriormente afectan la calidad, por lo cual los costos de operación se incrementan. Siguiendo esta línea, para que el Perú prosiga con la tendencia al alza de mangos exportados es necesario automatizar el proceso para ofrecer mangos de calidad y llevar por buen camino la marca Perú. El presente trabajo plantea algoritmos de procesamiento de imágenes para la inspección de mangos de la variedad Kent, como parte del primer paso del proyecto para el diseño e implementación de un Sistema Automatizado para la Clasificación y Selección de Mangos para la empresa HCQ PERU SAC. El proceso de análisis de las imágenes incluye la estimación de la masa del mango y la detección de las principales enfermedades o ataques de plagas en el fruto, manifestados a través de puntos y manchas necróticas. Asimismo, se presenta el procedimiento para poder estimar la madurez mediante la verificación del desplazamiento de píxeles en el espacio de color CIELab. Como resultado se obtuvo un error de estimación de masa de 4.586%. Asimismo, se detectaron las principales imperfecciones manifestadas en manchas y puntos necróticos y se realizaron pruebas del algoritmo para detectar la madurez en plátanos de seda, ya que la variación de color de la cáscara de verde a amarillo es semejante a cómo varía este atributo en los mangos de la variedad Kent, además de contar con la ventaja de los rápidos cambios de color en el plátano. / Tesis

El sector agrícola en el Perú está creciendo de manera constante en el especial la producción de arándanos pero hay una demanda peruana insatisfecha en las maquinarias necesarias para la automatización de los procesos, el Perú acostumbrado a la compra de maquinarias necesita de una tecnología propia y más económica siendo esto una prioridad en el sector. La presente tesis es un aporte para el desarrollo de tecnología propia en la cual se diseñó un sistema Mecatrónico que selecciona arándanos en función de su forma color y tamaño mediante sistemas mecánico-eléctrico y de procesamiento de imágenes que influyen directamente en la adecuada selección de arándanos de forma unitaria además de ello también se tuvo en consideración la velocidad de procesamiento, la dosificación adecuada por tamaños y la conservación de la textura del arándano, el diseño se desarrolló usando la metodología basada en la VDI 2221 el cual es un método morfológico generalizado para el diseño de sistema mecánicos y mecatrónicos. Finalmente en la elaboración de detalles se desarrolla se desarrolla a partir de proyecto definitivo obtenido desde la metodología VDI 2221, obteniendo la documentación necesaria del diseño para la fabricación y selección de cada una de las piezas, finalmente en el análisis de costos se determinó el valor de la construcción del sistema Mecatrónico obteniendo un valor de 10574 dólares americanos el cual se vuelve económicamente atractivo para los agroexportadores nacionales. / Tesis

El sector agrícola en el Perú está creciendo de manera constante en el especial la producción de arándanos pero hay una demanda peruana insatisfecha en las maquinarias necesarias para la automatización de los procesos, el Perú acostumbrado a la compra de maquinarias necesita de una tecnología propia y más económica siendo esto una prioridad en el sector. La presente tesis es un aporte para el desarrollo de tecnología propia en la cual se diseñó un sistema Mecatrónico que selecciona arándanos en función de su forma color y tamaño mediante sistemas mecánico-eléctrico y de procesamiento de imágenes que influyen directamente en la adecuada selección de arándanos de forma unitaria además de ello también se tuvo en consideración la velocidad de procesamiento, la dosificación adecuada por tamaños y la conservación de la textura del arándano, el diseño se desarrolló usando la metodología basada en la VDI 2221 el cual es un método morfológico generalizado para el diseño de sistema mecánicos y mecatrónicos. Finalmente en la elaboración de detalles se desarrolla se desarrolla a partir de proyecto definitivo obtenido desde la metodología VDI 2221, obteniendo la documentación necesaria del diseño para la fabricación y selección de cada una de las piezas, finalmente en el análisis de costos se determinó el valor de la construcción del sistema Mecatrónico obteniendo un valor de 10574 dólares americanos el cual se vuelve económicamente atractivo para los agroexportadores nacionales. / Tesis

Uno de los motores de la economía peruana es la agricultura, que desde la entrada en vigencia de tratados de libre comercio se vio beneficiada por la mayor demanda de productos frescos. Dentro de esta gran gama destacan los mangos y en especial la variedad Kent, pues representan actualmente más del 90% del total del volumen exportado de estos frutos. En la actualidad, la selección y clasificación de mangos se realiza de manera manual, lo cual conlleva a errores humanos asociados a la fatiga o cansancio laboral que posteriormente afectan la calidad, por lo cual los costos de operación se incrementan. Siguiendo esta línea, para que el Perú prosiga con la tendencia al alza de mangos exportados es necesario automatizar el proceso para ofrecer mangos de calidad y llevar por buen camino la marca Perú. El presente trabajo plantea algoritmos de procesamiento de imágenes para la inspección de mangos de la variedad Kent, como parte del primer paso del proyecto para el diseño e implementación de un Sistema Automatizado para la Clasificación y Selección de Mangos para la empresa HCQ PERU SAC. El proceso de análisis de las imágenes incluye la estimación de la masa del mango y la detección de las principales enfermedades o ataques de plagas en el fruto, manifestados a través de puntos y manchas necróticas. Asimismo, se presenta el procedimiento para poder estimar la madurez mediante la verificación del desplazamiento de píxeles en el espacio de color CIELab. Como resultado se obtuvo un error de estimación de masa de 4.586%. Asimismo, se detectaron las principales imperfecciones manifestadas en manchas y puntos necróticos y se realizaron pruebas del algoritmo para detectar la madurez en plátanos de seda, ya que la variación de color de la cáscara de verde a amarillo es semejante a cómo varía este atributo en los mangos de la variedad Kent, además de contar con la ventaja de los rápidos cambios de color en el plátano.