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dc.contributor.authorEscobar Figueroa, Diego Alveniz
dc.date.accessioned2016-08-25T15:04:05Z
dc.date.available2016-08-25T15:04:05Z
dc.date.issued2016-06-26
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12558/169
dc.description.abstractRESUMEN: En los últimos años la demanda de frutas exóticas se ha venido incrementando notablemente debido a los aportes nutricionales como calorías, carbohidratos entre otras, debido a las condiciones climatológicas que presenta Colombia para su producción en comparación con otros países que no cuentan con un clima tropical. En el año 2012, Colombia exportó más de 48,6 millones de dólares en frutas exóticas como la Uchuva, la Gulupa, la Granadilla y la Pitahaya (LEGISCOMEX.com, 2013). Hoy en día, el estado de maduración de las frutas se evalúa a partir de un análisis manual después de la cosecha, incrementa el porcentaje de errores producidos en el proceso. Las técnicas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones implementadas sobre sistemas embebidos surgen como una propuesta prometedora en la automatización de procesos, debido a las limitaciones de la visión humana para percibir objetos o detalles diminutos, lo cual, permite extraer información de los objetos sobre imágenes digitales según la aplicación. Particularmente en el caso de la identificación del estado de maduración de frutas (Passiflora Ligularis Juss)1 , extrae la información del color para clasificar el fruto y dar soporte tecnológico en la identificación del estado de maduración, contribuyendo al mejoramiento de los índices de calidad para los pequeños y medianos productores. El principal aporte del proyecto fue diseñar e implementar una herramienta computacional sobre un ordenador de placa reducida de forma portable para identificación del estado de madurez de la granadilla (Passiflora Ligularis Juss), el sistema está compuesto por hardware libre y diseño modular portable el cual consiste en: un ordenador de placa reducida que se encargara de hacer el procesado de las imágenes, un módulo cámara para la captura de las mismas, baterías para su alimentación, pantalla para la visualización, en cuanto a software, el dispositivo contara con algoritmos desarrollados en Python y librerías de procesamiento de imágenes bajo licenciamiento libre, una interfaz para la interacción amigable con el usuario. Los resultados obtenidos con la herramienta computacional propuesta, fueron validados comparando los estados de maduración de la fruta, en un conjunto de 252 imágenes a partir de 90 granadillas entre los diferentes estados de maduración en el municipio de Pasca, Cundinamarca (Colombia) y corroborados por un técnico experto 1 Passiflora ligularis Juss: Caracterización ecofisiológica del cultivo de granadilla. 8 en la identificación del estado de maduración de la fruta acorde a los procedimientos establecidos por (Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria CORPOICA, 2008). Se realizó la comparación con las medidas obtenidas por parte del técnico experto y se comprobó para el estado de maduración verde 95.7%, para el estado de maduración pintona 94.68% y para el estado de maduración madura 92.8% de exactitud en la clasificación de las frutas a partir del conjunto de imágenes obtenida. También se reporta el porcentaje de frutas detectadas correctamente con un 92% de exactitud en los casos analizados y, además, presenta una precisión para identificar granadillas en estado de maduración madura de 91.8%, en estado de maduración pintona de 91.5% y en estado de maduración verde de 94.5% respectivamente. Finalmente, el desarrollo del proyecto contribuye al análisis de identificación del estado de maduración de granadillas, convirtiéndose en una alternativa para los productores del fruto en Colombia. Así mismo, incentiva a los estudiantes de la Universidad de Cundinamarca a profundizar en visión artificial y promueve el desarrollo tecnológico del sector agrícola que mejore la competitividad y calidad de los productos agrícolas de la región. ABSTRACT: In recent years the demand for exotic fruits has been increasing significantly due to nutritional intake as calories, carbohydrates among others, due to weather conditions presented by Colombia for its production compared to other countries that do not have a tropical climate. In 2012, Colombia exported more than 48.6 million dollars in exotic fruits like Uchuva, the Gulupa, the Granadilla and Pitahaya (LEGISCOMEX.com, 2013). Today, the ripeness of the fruit is evaluated from a manual scan after harvest, increases the percentage of errors in the process. The techniques of image processing and pattern recognition implemented on embedded systems emerge as a promising approach in process automation, due to the limitations of human vision to perceive objects or tiny details, which allows to extract information from the objects digital images depending on the application. Particularly in the case of state identification ripening fruit (Passiflora Ligularis Juss) 1, extracts the color information to classify the fruit and give technological support in identifying the state of maturation, contributing to improving the quality indices for small and medium producers. The main contribution of the project was to design and implement a computational tool on a computer small plate so portable for identification of ripeness of the fruit (Passiflora Ligularis Juss), the system is composed of free hardware and portable modular design which consists in: a computer reduced plaque that will take care of processing the images, a camera to capture the same module, batteries for power, screen display, in terms of software, the device will feature algorithms developed in Python and image processing libraries under free licensing friendly interface for user interaction. The results obtained with the proposed computational tool, were validated by comparing the states of ripening fruit in a set of 252 images from 90 granadillas between the different stages of maturity in the municipality of Pasca, Cundinamarca (Colombia) and corroborated by an expert technician 1 Sweet Granadilla Juss: passion fruit crop ecophysiological characterization. 8 in the state identification fruit ripening according to the procedures established by (Colombian Corporation for Agricultural Research CORPOICA, 2008). comparison with the measurements obtained by the skilled artisan and checked for the state of green ripening 95.7%, for the state of maturation pintona 94.68% and for the state of mature 92.8% accuracy maturation in the classification of fruit was made from the set of images obtained. the percentage of fruit detected correctly with 92% accuracy in the cases analyzed and further has an accuracy to identify granadillas state mature maturation of 91.8%, in a state of pintona maturation of 91.5% and status is also reported green ripening 94.5% respectively. Finally, the project contributes to the analysis of state identification passion fruit ripening, becoming an alternative for fruit producers in Colombia. It also encourages students of the University of Cundinamarca to deepen artificial vision and promotes technological development of the agricultural sector to improve competitiveness and quality of agricultural products in the region.en_US
dc.description.sponsorshipSede Fusagasugá
dc.language.isoesen_US
dc.relation.ispartofseriesTGIEFU16;2
dc.subjectHerramienta Computacionalen_US
dc.subjectDispositivo Portableen_US
dc.subjectVisiónen_US
dc.subjectArtificialen_US
dc.subjectComputador de Placa Reducidaen_US
dc.subjectProcesamientoen_US
dc.subjectImágenesen_US
dc.subjectGranadillasen_US
dc.subjectPaciflora Liguaris jussen_US
dc.subjectComputational Toolsen_US
dc.subjectPortable Deviceen_US
dc.subjectViewen_US
dc.subjectArtificialen_US
dc.subjectReduced Board Computeren_US
dc.subjectProcecutionen_US
dc.subjectImagesen_US
dc.subjectGranadillasen_US
dc.subjectPaciflora Liguaris Jussen_US
dc.titleDiseño e implementación de una herramienta computacional para la identificación del estado de madurez de la granadilla mediante técnicas de visión artificial sobre un ordenador de placa reducidaen_US
dc.typeThesisen_US


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