Visión Artificial para clasificar chirimoyas basado en medidas

Zusatztext

El desarrollo de este trabajo, presenta el diseño de un sistema de visión artificial, capaz de medir Annona Cherimola Mill (Chirimoya) del ecotipo Aurora para clasificar segun su tamaño. Fue posible clasificar exitosamente la totalidad de frutos estudiados de Categorías Extra y Primera con un 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. 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 diseño mecánico - eléctrico no es motivo de estudio en la presente investigación.

Autorenportrait

Desarrollador de tecnologías, con más de 5 años de experiencia en el diseño y desarrollo de equipos, prototipos y modelos para automatización. Ingeniero y Magister en Ingeniería Mecatrónica. Master of Business Administration por Maastricht School of Management y Centrum PUCP.

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