El desarrollo de este trabajo, presenta el diseño de un sistema de visión artificial, capaz
de medir Annona Cherimola Mill (Chirimoya) del ecotipo Aurora, las cuales provienen
de la comunidad de Callahuanca, para posteriormente clasificar aquellas que cumplan
con una dimensión de 10 x 12 cm empleando para la etapa de procesamiento: Ajuste
de contraste y para la etapa de segmentación, Cierre, Apertura y Código Cadena; los
métodos seleccionados cumplen con los tiempos de computo de diseño.
Fue posible clasificar exitosamente 91 de 91 Chirimoyas de Categorías Extra y Primera
estudiadas con un 100% de efectividad, una precisión de medida de 0,35mm y un
error permisible de 2,18mm. Las pruebas se efectuaron en un prototipo diseñado para
tal motivo y no en el equipo final; el error obtenido durante las pruebas es menor al
establecido en los requerimientos en cuanto a la selección del fruto.
En la memoria descriptiva, se presentan los cálculos referentes a la selección del dispositivo
de captura, lentes y requerimientos de la iluminación empleando la metodología de
diseño VDI-2221. El control del banco de pruebas, empleado para validar los algoritmos
realizados, se realizó con un PLC y para realizar el procesamiento de imágenes, se
optó por un computador de escritorio con procesador Intel R Core i5 CPU 2.53GHz
junto con una cámara con comunicación USB 3.0. El diseño mecánico-eléctrico no es
motivo de estudio en la presente investigación. / Tesis
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/7849 |
| Date | 15 February 2017 |
| Creators | Valdivia Arias, César Javier |
| Contributors | Tafur Sotelo, Julio César |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú, PE |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/closedAccess |
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