Clasificador automático de cítricos basado en Deep Learning y visión artificial

Abstract

El presente proyecto de grado tiene como objetivo aplicar técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), específicamente algoritmos de aprendizaje profundo (Deep learning), que mediante la adquisición de imágenes digitales esta tomará una decisión para inspeccionar y clasificar, mediante visión por computador en tiempo real gajos de cítricos (limones, mandarinas). La clasificación se logra mediante el uso de redes neuronales convolucionales previamente entrenadas, estas extraen características de forma automática para procesar, detectar y rechazar productos que no cumplen con la propiedad organoléptica visual mediante una banda transportadora, que es controlada por un microcontrolador Arduino que la misma está conectada a un computador maestro. La adquisición de imágenes se realiza mediante una cámara IP de un dispositivo celular Android. Estas imágenes son procesadas por Python (lenguaje de programación scripting) para luego ser enviadas mediante una comunicación serial a un microcontrolador ARDUINO UNO que la misma controla el movimiento de un servo motor. El proyecto cuenta con técnicas de procesamiento y segmentación de imágenes por color y binarización que nos permitirá detectar contornos para clasificar varios de estos productos de forma simultánea. El costo del presente proyecto será 37.404,62 Bs, esto solo incluye el diseño del software y el prototipo.