Diseño de un sistema automatizado para clasificar frutas y verduras para banco de alimentos .

Las frutas y verduras en un banco de alimentos se las etiquetan como: aptas para consumo humano, animal o merma. Estas organizaciones tienen la capacidad para clasificar 1.5 toneladas al día, no obstante, necesitan entre 8 a 12 voluntarios para realizar este trabajo. La finalidad del presente proyec...

Бүрэн тодорхойлолт

-д хадгалсан:
Номзүйн дэлгэрэнгүй
Үндсэн зохиолч: Baque Carvallo, Johnny Arturo (author)
Бусад зохиолчид: Merchán Moncayo, Carla Michelle (author), Fajardo Pruna, Marcelo Rodolfo, Director (author)
Формат: bachelorThesis
Хэвлэсэн: 2022
Нөхцлүүд:
Онлайн хандалт:http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57159
Шошгууд: Шошго нэмэх
Шошго байхгүй, Энэхүү баримтыг шошголох эхний хүн болох!
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description Las frutas y verduras en un banco de alimentos se las etiquetan como: aptas para consumo humano, animal o merma. Estas organizaciones tienen la capacidad para clasificar 1.5 toneladas al día, no obstante, necesitan entre 8 a 12 voluntarios para realizar este trabajo. La finalidad del presente proyecto consiste en diseñar un sistema automatizado para clasificar estos alimentos por su grado maduración y aumentar la capacidad de clasificación usando menos personal durante esta etapa. El diseño mecánico final del sistema fue realizado y analizado con programas CAD, otros tipos de software fueron utilizados para simulación de conexiones eléctricas y programación. El diseño final cuenta con 2 bandas transportadoras, una para alinear y otra para clasificar, además, se diseñaron accesorios (brazos, bordes), el modelo de IA y un panel de control. Para el desarrollo del proyecto se tomaron en cuenta normativas tales como INEN, ISO, CCOHS. Los materiales que se seleccionaron fueron acero inoxidable SAE 304, plástico ABS y TPU. Se validó el comportamiento del sistema en una jornada de 8 horas, alcanzando una capacidad de 1.7 toneladas en 8 horas usando 4 voluntarios. Las estructuras y piezas fueron diseñadas a fatiga con un factor de seguridad mayor a 1 (vida infinita). El modelo de IA tuvo una precisión del 85.80% y fue capaz de etiquetar los productos como se estableció. En conclusión, el sistema aumentó la capacidad de clasificación en un 13.37%, con respecto al método tradicional. Además, redujo en un 50% la cantidad de voluntarios necesarios para el proceso.
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