Publicación: Diseño de un sistema que determine el estado de madurez del Mango de Hilacha (Magdalena River), Usando Visión Artificial por Computador
| dc.contributor.advisor | Rodríguez Manrique, Jhonatan Andrés | spa |
| dc.contributor.author | Pérez Narváez, José Alberto | spa |
| dc.contributor.author | Medina Arcia, Caren | spa |
| dc.date.accessioned | 2017-08-22T19:36:01Z | spa |
| dc.date.available | 2017-08-22T19:36:01Z | spa |
| dc.date.issued | 2017 | spa |
| dc.description.abstract | El mango de hilacha es una fruta ampliamente utilizada en Colombia, con alto contenido nutricional y gran importancia económica, sobre todo en la región Caribe donde su cultivo se muestra como una actividad agrícola que tiene potencial de explotación, que se ve mermado por la falta de tecnificación en el proceso de selección y clasificación de los frutos en la post-cosecha. Se desarrolló una investigación de tipo experimental, con el fin de diseñar un sistema capaz de determinar el estado de madurez del mango de hilacha utilizando visión artificial. Para este propósito, se determinaron una serie de parámetros comparativos de color basados en la norma NTC 5139 (Frutas Frescas Mangos Criollos). Una matriz de ponderación fue la herramienta usada para determinar que hardware sería el más óptimo para realizar la captura de las imágenes, obteniendo como resultado que los dispositivos tipo CCD o compatibles con BLS son la mejor opción. Luego, se procedió a diseñar un prototipo de hardware que permitiera demostrar el funcionamiento del sistema y la capacidad de escalabilidad del mismo. Para poner en funcionamiento el prototipo, se desarrolló un software con la capacidad de determinar el estado de madurez del Mango de Hilacha, inspeccionando el color de la cáscara de la fruta por medio de técnicas de procesamiento de imágenes. Al finalizar el proyecto, se llegó a la conclusión de que si es posible desarrollar un sistema de visión artificial capaz de determinar el estado de madurez del mango de hilacha (Magdalena River) con un grado de confiabilidad del 95%. | spa |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
| dc.description.degreename | Ingeniero(a) de Sistemas | spa |
| dc.identifier.citation | INS-05663 2017 | spa |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.cecar.edu.co/handle/cecar/60 | spa |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ciencias Básicas, Ingenierías y Arquitectura | spa |
| dc.publisher.program | Ingeniería de Sistemas | spa |
| dc.rights | Derechos Reservados - Corporación Universitaria del Caribe - CECAR | spa |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | spa |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | spa |
| dc.subject | Procesamiento de Imágenes | spa |
| dc.subject | Mango de Hilacha | spa |
| dc.subject | Visión por Artificial | spa |
| dc.subject | Estado de Madurez | spa |
| dc.subject | Color | spa |
| dc.title | Diseño de un sistema que determine el estado de madurez del Mango de Hilacha (Magdalena River), Usando Visión Artificial por Computador | spa |
| dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | spa |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | spa |
| dc.type.content | Text | spa |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
| dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/TP | spa |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | spa |
| dspace.entity.type | Publication | |
| oaire.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
| oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | spa |
