Prototipo para la detección y clasificación de productos alimenticios mediante visión artificial en base al color

Abstract

El presente trabajo muestra un prototipo que aplica la visión artificial como una herramienta útil en los procesos de manufactura que requieren clasificar sus productos, ya sea por defectos, cumplimiento de normas, por característica como peso, contorno, color, en general para el control de la calidad de los productos. El proyecto tiene como objetivo desarrollar un prototipo para la detección y clasificación de productos alimenticios mediante visión artificial tomando como referencia el color. Para el desarrollo del proyecto, al ser de tipo experimental, se procede a escoger los componentes para el diseño del prototipo, así como la característica del objeto que se requiere controlar, en este caso, el color; la siguiente etapa es configurar un algoritmo que permita que el prototipo detecte la característica elegida del objeto; para este propósito, el lenguaje de programación utilizado es Python, que se rige bajo licencia de software libre y cuenta entre otras con la librería, OpenCV, una biblioteca de visión por computador de código abierto que tiene 500 funciones y alrededor de 2500 algoritmos; en la siguiente fase se integran los componentes del prototipo: cámara web, fuente de iluminación, computador o mini controlador, software de procesamiento de imágenes, pantalla de visualización. Se realiza pruebas en tiempo real para validar el prototipo, resultando en un prototipo funcional de acuerdo al objetivo planteado. Esto permite concluir que los sistemas de detección de defectos o de control de calidad basados en visión artificial pueden adaptarse a los procesos de manufactura, mejorando su productividad y competitividad.