SISTEMA DE CONTEO POR VISION ARTIFICIAL DE FRUTAS (MANZANA)
El objetivo de este trabajo fue diseñar un sistema de conteo mediante la visión artificial de cantidades de manzanas tipo “Pink” en (Toolbox de proceso de imagen Matlab). La aplicación de la visión artificial (MATLAB) tiene cada vez más acogida en la industria de productos alimenticios, estas técnicas priorizan el conteo y el reconocimiento de códigos. En este trabajo se define el concepto de red neuronal y visión artificial describe sus principales características y modelos, por otro lado, define el concepto de procesamiento digital de imágenes y las diversas etapas que lo componen que permita el conteo de las frutas “manzana” a través de técnicas de visión artificial por computador y procesamiento digital de imágenes.
Para lograr esto, se utilizó una cámara web para capturar imágenes en un espacio de trabajo determinado. También se describen la estructura de programación del código M-file, los métodos de segmentación y reconocimiento para el procesamiento de imágenes. Los resultados fueron óptimos los códigos se ejecutaron de manera normal sin ningún error. Esta se detalla en la figura 4 se programó códigos para el conteo de las manzanas en tiempo real, en la cual hicimos tres pruebas con una manzana, dos manzanas y en la figura 5 se realizó con 4 manzanas lo que obtuvimos un conteo de 3 manzanas esto quiere decir que solo reconoce las q están en orden mas no una detrás de otra, esto para tener un mejor resultado para el conteo en el campo de los productos alimenticios.
SISTEMA DE CONTEO POR VISION ARTIFICIAL DE FRUTAS (MANZANA)
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DOI: 10.22533/at.ed.0942322068
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Palavras-chave: Conteo, Cámara web, Manzana, Sistema, Visión artificial
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Keywords: Counting, Webcam, Apple, System, Machine vision
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Abstract:
The objective of this work was to design a counting system using computer vision to count quantities of "Pink" apples in MATLAB's Image Processing Toolbox. The application of computer vision (MATLAB) is increasingly popular in the food product industry, with techniques that prioritize counting and code recognition. This work defines the concept of neural network and computer vision, describing their main characteristics and models. Additionally, it defines the concept of digital image processing and its various stages, which allow the counting of "apple" fruits through computer vision techniques and digital image processing.
To achieve this, a webcam was used to capture images in a specific workspace. The programming structure of the M-file code, segmentation methods, and recognition for image processing are also described. The results were optimal, as the codes ran smoothly without any errors. Figure 4 provides a detailed explanation of the codes programmed for real-time apple counting. Three tests were conducted: one with one apple, another with two apples, and Figure 5 shows the test with four apples, which resulted in a count of three apples. This means that it only recognizes apples that are in order, rather than those placed consecutively. This approach aims to improve counting accuracy in the field of food products.
- Russel Allidren Lozada Vilca
- Nancy Vironeca Quispe Cordova
- Juana Ruth Jihuallanca Ramos
- Uriel Quispe Mamani
- Yanet Violeta Sucari Sucari
- Ciro William Taipe Huamán
- Julio Cesar Laura Huanca
- Madelaine Huánuco Calsín
- Juan Manuel Tito Humpiri
- Jose Oscar Huanca Frías
