Prototipo de un sistema que determine el estado de madurez de un plátano utilizando Deep Learning y Visión Artificial

Abstract

Las aplicaciones de Deep Learning (DL) y Visión Artificial han revolucionado la manera de como se ejecutan los procesos en las industrias de alimentos, para disminuir la pérdida de material por procesos ineficientes. Por lo tanto, este proyecto propone la creación de un modelo inteligente de clasificación industrial con asistencia robótica, enfocado inicialmente en la distinción del estado de maduración del plátano (Musa balbisiana). Se llevó a cabo con la ayuda de librerías como TensorFlow y OpenCV, las cuales permiten la utilización de redes neuronales convolucionales. Luego de probar varios modelos, se obtuvo que el que presentó mayor precisión y menor pérdida logró clasificar correctamente los tres estados de maduración del plátano, siempre y cuando las imágenes a predecir mantengan el formato establecido.

Artificial Vision System for the inspection of dates in industrial food products

“…De igual manera, un sistema automatizado se define como aquella máquina o proceso que es capaz de reaccionar sin necesidad de la intervención humana, realizando acciones apropiadas con el fin de cumplir la labor por la cual fue diseñado [7]. El proyecto busca identificar las fallas existentes en las etiquetas de los productos industriales alimenticios a través de la visión artificial, la cual es una de las herramientas más relevantes dentro de la industria 4.0, la cual ha transformado la forma en la que los procesos industriales son realizados [8] tiene funciones como: obtener, procesar y analizar imágenes para que, de esta manera, una máquina pueda emplearla e interpretarla reconociendo objetos o algún modelo del espacio circulante [9]. Por un lado, se explica como la transformación de datos desde un fotograma o videocámara para la toma de una decisión o la creación de una nueva representación [10].…”

Development of an algorithm to select bananas and quinces according to their state of maturity through artificial vision applied in the industry.

“…El proceso se basa en capturar una imagen del chile que pasará a un estudio de un software que clasificará el fruto entre maduro y no maduro. Otro caso de estudio ocurrió en 2021, un equipo de investigadores en Panamá, implementó un sistema de categorización industrial asistido por un robot que inicialmente se centró en determinar la madurez del plátano [7]. Usaron cámaras que lograron escanear y reconocer el estado de la fruta por medio de la interpretación de librerías como TensorFlow y OpenCV que les han permitido desarrollar las redes neuronales, siempre y cuando las imágenes predichas seguían un formato fijo.…”