Diseño e implementación de una interface usuario-máquina basada en visión computacional para automatizar la selección de frutos cítricos según la forma, tamaño, color y defectos externos

Abstract

Dentro del proceso de producción de cítricos para exportación y consumo local existen etapas que, por su alta especialización, requiere de una persona para ser ejecutadas. Tales etapas pueden ser identificadas como la medición del tamaño, la forma, el color y la detección de defectos externos. La participación de una persona para llevar a cabo estas tareas trae como consecuencia una ralentización del proceso de producción debido a que la velocidad de trabajo de una persona no se puede comparar a la de una máquina industrial. En vista de este problema se ha trabajado en el diseño de una interface basada en una cámara de visión computacional para realizar todos los trabajos que aun dependían del ojo y del cerebro humano para ser llevadas a cabo. La interface diseñada es capaz de evaluar cada fruto a una velocidad de 0.6 segundo por fruto. Este es el tiempo que demora cada fruto en atravesar el campo de visión de la cámara del recinto de captura y procesamiento de imágenes. La interface está basada en algoritmos computacionales, los cuales a su vez están basados en métodos de procesamiento de imágenes para poder extraer las características más importantes de la fruta evaluada. Los resultados obtenidos, luego de probar la interface con diferentes frutos cítricos son alentadores. Se pudo medir con una precisión del 100% el calibre de cincuenta naranjas y con una precisión de 94% el calibre de cincuenta mandarinas. El error máximo obtenido en la medición de los diámetros de los frutos evaluados fue de 2.5% para el caso de las naranjas y de 4.8% para el caso de las mandarinas. También se lograron resultados importantes al momento de medir el color y el área externa defectuosa, sin embargo, estos aspectos requieren ser mejorados. En líneas generales los logros alcanzados en el presente trabajo de tesis representan la base para futuros trabajos más especializados.