Design of an automated coffee selection system by means of computer vision techniques

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dc.creatorHerrera, J.C.
dc.creatorMedina, S.M.
dc.creatorBeleño, K.
dc.creatorGualdrón, O.E.
dc.date2016-04-27
dc.date.accessioned2022-03-14T20:29:43Z
dc.date.available2022-03-14T20:29:43Z
dc.descriptionEn el presente artículo se propone un sistema de visión artificial para la detección del fruto de café apto para producción. Para lograr esta detección se desarrollaron dos algoritmos, uno encargado de clasificar los frutos de café en maduros o no maduros, y otro que detecta la presencia de la plaga de la broca. Para el primero se extrajeron características de color y se usó un clasificador bayesiano. Por otra parte, el algoritmo de detección de brocas busca zonas negras en la imagen, esto debido a que la evidencia dejada por esta plaga son orificios en la superficie del fruto. Además, se diseñó un sistema mecánico para el transporte de los frutos de café durante el proceso, y un mecanismo de extracción para separar los frutos, una vez estos sean clasificados por el algoritmo. Los resultados obtenidos mostraron una efectividad del 87%.es-ES
dc.descriptionIn this Article, it is proposed a computer vision system, which can detect whether a coffee fruit is suitable for production or not. In order to achieve this detection, two algorithms were developed, one to classify the coffee fruit in the ripe orunripe state, and the other to detect the presence of the ‘coffee berry borer’. The first one uses a Bayesian Classifier toidentify the color of the fruit, and the second algorithm searches for the holes made by the coffee berry borer on thesurface of the product. Moreover, a mechanical system was designed for the transportation and separation of the coffeefruits. In the first stage, coffees are transported as pictures of them are taken. At the end of this stage, the separationmechanism alters the path of the fruit based on the result of the classifier. The system proposed obtained aneffectiveness of 87%.  en-US
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/html
dc.identifierhttps://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/7-14
dc.identifier10.18273/revuin.v15n1-2016001
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/8322
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santanderes-ES
dc.relationhttps://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/7-14/5758
dc.relationhttps://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/7-14/9478
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.sourceREVISTA UIS ENGENHARIAS; v. 15 n. 1 (2016): Revista UIS Ingenierías; 7-14pt-BR
dc.sourceRevista UIS Ingenierías; Vol. 15 Núm. 1 (2016): Revista UIS Ingenierías; 7-14es-ES
dc.sourceRevista UIS Ingenierías; Vol. 15 No. 1 (2016): Revista UIS Ingenierías; 7-14en-US
dc.source2145-8456
dc.source1657-4583
dc.subjectSelection processen-US
dc.subjectartificial neural networksen-US
dc.subjectbinarizationen-US
dc.subjectfeature extractionen-US
dc.subjectimage classificationen-US
dc.subjectimage color analysisen-US
dc.subjectimage segmentationen-US
dc.subjectmachine visionen-US
dc.subjectAnálisis de color de imágeneses-ES
dc.subjectbinarizaciónes-ES
dc.subjectclasificación de imágeneses-ES
dc.subjectextracción de característicases-ES
dc.subjectfruto de cafées-ES
dc.subjectproceso de selecciónes-ES
dc.subjectsegmentación de imágeneses-ES
dc.subjectvisión artificiales-ES
dc.titleDesign of an automated coffee selection system by means of computer vision techniquesen-US
dc.titleDiseño de un sistema automático de selección de frutos de café mediante técnicas de visión artificiales-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.type
Files
Collections
Revista UIS Ingenierías