Diseño e implementación de un sistema automático de clasificación de tomates de riñón utilizando la metodología de diseño concurrente, para reducir tiempos de producción de la empresa “Oro Campo”, provincia de Tungurahua, Ecuador.

El presente trabajo de integración curricular tiene como finalidad diseñar e implementar un sistema automático de clasificación de tomates de riñón utilizando la metodología de diseño concurrente, para reducir tiempos de producción en la empresa “Oro Campo”, Provincia de Tungurahua, Ecuador. Para llevar a cabo se empleó una técnica de diseño concurrente y se integró un sistema de inteligencia artificial donde se colocó una cámara que identifica y categoriza los tomates en función de su grado de madurez sustituyendo de esta manera una parte esencial del trabajo a mano. El progreso inició con un estudio detallado para determinar qué clase de sistemas de clasificación se encontraban en el mercado, en particular aquellos que resultaran eficaces y asequibles. La meta era proporcionar una solución que cumpliera con el presupuesto de la compañía. Finalmente, se optó por emplear una tecnología de visión artificial asequible. Se diseñó un código utilizando Python para que operara en una Raspberry Pi 5. Este programa emplea la librería OpenCV para manipular las imágenes de los tomates. El algoritmo funciona de la siguiente manera la cámara toma una foto del tomate, el sistema convierte la imagen a un espacio de color HSV y, si detecta que el tomate está maduro, activa un actuador para clasificarlo en tiempo real. Además, se diseñó una interfaz visual para que el operador pueda usar el sistema de manera sencilla. Con esta implementación, la empresa hizo una baja inversión inicial y ahora tiene un sistema de clasificación eficiente que no depende de bastantes operadores. Esto no solo mejora la calidad del trabajo para los empleados, sino que también introduce una tecnología moderna en el sector agrícola, beneficiando al empresario a corto plazo.

• Hlavní autor: Changoluiza Rodríguez, Victor Damián (author)
• Další autoři: Yumiceba Yungan, Klever Daniel (author), Gordón Garcés, Andrés Marcelo (director) (author)
• Médium: bachelorThesis
• Vydáno: 2025
• Témata: VISIÓN ARTIFICIAL; CLASIFICACIÓN – TOMATES RIÑÓN; PYTHON; MATRIZ HSV
• On-line přístup: https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/54332