El presente estudio tiene como objetivo determinar la viabilidad del uso de redes
neuronales y sistema de visión para la determinación de peso y tamaño de racimo de
uva así como la lógica de control de la maquina a controlar.
Desde el año 2000, el Perú empezó a exportar una gran cantidad de uvas de mesa al
mercado norteamericano, siendo la uva la tercera fruta con mayor popularidad en
este mercado. La uva de mesa presenta una gran potencialidad en el mercado
Norteamericano, debido a que presenta un crecimiento acelerado en el volumen de
exportaciones los últimos 5 años, posicionándolo como el tercer país que brinda uva
de mesa a este mercado.
En el año 2015 la exportación de Uvas se incrementó en 8% en el 2015 alcanzando
los U$ 692 millones pasando a ser el primer producto de exportación Peruano por
encima del Café y los Espárragos. A USA se exportó por U$ 202 millones superior a
los U$ 121 millones vendidos en el 2014. Holanda U$ 89 millones (13% del total).
Sigue China y Hong Kong con U$ 86 y U$ 77 millones respectivamente.
El crecimiento del sector agrícola específicamente de las uvas de mesa en el Perú
está generando una mayor producción de racimos, este crecimiento conlleva a un
mayor nivel en los procesos que involucran la cosecha y el control por peso de los
racimos de uva de mesa. Estos procesos actualmente se desarrollan de una manera
manual. Uno de los factores importantes para poder clasificar las uvas de mesa es el
peso del racimo, el cual permita clasificarlas en tres categorías distintas de uva según
su calibre basada en la norma técnica peruana NTP 011.012-2005 [1].
Por estos motivos, se requiere un sistema mediante el cual se extraiga de manera
automatizada el peso del racimo de uva. En este estudio se propuso diseñar
algoritmos de control y visión que permitan controlar un sistema automatizado para lograr disminuir el error debido al trabajo manual, y aumentar el volumen de
procesamiento de los racimos de uva.
Se procedió a abordar la solución a esta problemática utilizando técnicas del campo
de visión por computadora. Un sistema de visión, comprende la selección del sistema
de iluminación, así como la selección de la cámara de video las cuales deben
garantizar una buena captura de la imagen del racimo de uva. La etapa de preprocesamiento
permitirá realzar problemas de ruido que se presenten al momento de
la captura de la imagen para poder continuar con una segmentación de la imagen y de
esta forma realizar la toma de decisiones en la cual se utilizara una red neuronal
artificial para poder determinar los pesos de los racimos de uva a partir de las
imágenes.
Adicionalmente se realizó el programa del controlador de procesos para un sistema
mecánico-eléctrico, seleccionador de productos agrícolas, en esta etapa se seleccionó
el controlador y se realizó la lógica de control de todo el sistema mecánico-eléctrico.
Para la síntesis de los controladores de visión y del sistema mecánico-eléctrico, se
utilizó un protocolo de comunicación que permitió realizar la configuración maestroesclavo
entre el sistema de visión y el de control respectivamente. La validez de la
lógica de control en el controlador de procesos fue corroborado mediante pruebas en
un sistema mecánico-eléctrico para la selección de productos agrícolas que se
encuentra en el laboratorio de Oleohidráulica y Neumática de la Sección de
Ingeniería Mecánica de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). / Tesis
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:123456789/6985 |
| Date | 20 June 2016 |
| Creators | Basilio Vela, Oscar André |
| Contributors | Tafur Sotelo, Julio César |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf, application/pdf |
| Source | Pontificia Universidad Católica del Perú, Repositorio de Tesis - PUCP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ |
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