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Redes neuronales para el reconocimiento de la calidad morfológica de mangos exportables para la empresa Biofruit del Perú S.A.C.

En esta tesis presentamos un Sistema Experto que permite reconocer los mangos cuyas formas cumplen con los estándares de calidad exigidos por clientes de Estados Unidos y Europa. El software está basado en el proceso de imágenes digitales de mangos mediante redes neuronales artificiales. Primeramente seleccionamos una muestra de mangos exportables; luego, utilizando el sistema, tomamos una imagen digital de cada mango, con dichas imágenes entrenamos una Red Neuronal para que reconozca acertadamente todos los elementos de la muestra. Luego, procedemos con las pruebas de reconocimiento con otros mangos de calidad y con los que no presentan dichas características, y si el software los reconoce acertadamente, diremos que hemos cumplido con nuestro objetivo.
Palabras Clave: Redes neuronales artificiales, entrenamiento de redes neuronales, reconocimiento de patrones, reconocimiento de calidad del mango / --- In this thesis we present an Expert System that allow recognize the mangoes which forms meet the quality standards required by customers in the U.S. and Europe. The software is based on digital images processing of mangoes using artificial neural networks.
At first we select a sample of export mangoes, then using the system; we take a digital image of each mango and with such images we train a neural network until it is able to recognize correctly all elements of the sample. Then we will proceed with the recognition tests of other quality mangoes and those without these features, and if the software recognizes it properly, we can say we have fulfilled our objective.
Keywords: Artificial neural networks, training of neural networks, pattern recognition, recognition of quality mangoes

Identiferoai:union.ndltd.org:Cybertesis/oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:cybertesis/1521
Date January 2011
CreatorsVega Huerta, Hugo Froilán
PublisherUniversidad Nacional Federico Villareal. Programa Cybertesis PERÚ
Source SetsUniversidad Nacional Mayor de San Marcos - SISBIB PERU
LanguageSpanish
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
SourceUniversidad Nacional Federico Villareal. Programa Cybertesis PERÚ, Repositorio de Tesis - UNMSM
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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