Prototipo para la detección y clasificación de productos alimenticios mediante visión artificial en base al color
| Páginas | 46-62 |
| Fecha | 01 Febrero 2024 |
| Fecha de publicación | 01 Febrero 2024 |
| Autor | Lucio Orlando Villareal Ger |
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Prototipo para la detección y clasicación de productos alimenticios mediante visión articial en base al color. pp. 46 - 62 /
Volumen 5, número 2, edición especial / https://doi.org/10.37431/conectividad.v5i2.129
Fecha de recepción: 24 / 11 / 2023
Fecha de aceptación: 19 / 01 / 2024
Fecha de publicación: 20 / 02 / 2024
Instituto Superior Tecnológico Universitario Rumiñahui
Prototipo para la detección y clasicación de productos alimenticios mediante
visión articial en base al color
Prototype for the detection and classication of food products using articial vision based on
color
Lucio Orlando Villarreal Ger1
1Instituto Superior Tecnológico Vicente Fierro, lvillarreal@institutovicenteerro.edu.ec, Tulcán, Ecuador
Autor para correspondencia: lovgycea@gmail.com
RESUMEN
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, cumplimien-
to 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 clasi-
ficación 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 caracterís-
tica 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 librería, OpenCV, una biblioteca de visión por
computador de código abierto que tiene 500 funciones y alrededor de 2500 algoritmos; en la siguien-
te 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.
Palabras clave: Algoritmo, Control de calidad, Prototipo, Visión artificial
ABSTRACT
This work showcases a prototype that uses artificial vision to enhance manufacturing processes that
require the classification of products. This can include detecting defects, ensuring compliance with
standards, and categorizing products based on characteristics such as weight, contour, and color.
The project aims to develop a prototype for the detection and classification of food products using
artificial vision, where color serves as a reference point. To develop the prototype, the components
for the design are chosen, and the characteristics of the object to be controlled are identified. In this
case, the chosen characteristic is color. An algorithm is then created to enable the prototype to detect
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Prototipo para la detección y clasicación de productos alimenticios mediante visión articial en base al color. pp. 46 - 62 /
Volumen 5, número 2, edición especial / https://doi.org/10.37431/conectividad.v5i2.129
Fecha de recepción: 24 / 11 / 2023
Fecha de aceptación: 19 / 01 / 2024
Fecha de publicación: 20 / 02 / 2024
Instituto Superior Tecnológico Universitario Rumiñahui
the object’s feature. For this purpose, the programming language Python is used, which is governed
by a free software license and has a library called OpenCV. OpenCV is an open-source computer vi-
sion library that contains around 2,500 algorithms and 500 functions. In the next stage, the prototype
components, including a web camera, lighting source, computer or mini controller, image processing
software, and display screen, are integrated. Real-time tests are conducted to validate the prototype,
resulting in a functional prototype that meets the stated objective. This proves that artificial vision-ba-
sed quality control systems can be adapted to manufacturing processes, leading to improved produc-
tivity and competitiveness.
Keywords: Algorithm; Quality control; Prototype; Computer vision
1. INTRODUCCIÓN
En la actualidad las industrias que fabrican productos buscan estar a la vanguardia en el uso de tec-
nologías que mejoren la calidad de sus procesos y de sus productos, reducir costos y aumentar las
utilidades, una de las soluciones tecnológicas que más evolución ha tenido en los últimos años son
los sistemas de visión artificial por computadora (Icaza, 2019); en el caso de procesos industriales
por ejemplo, éstos generalmente requieren la automatización de un sistema de visión artificial, para
verificar que los productos manufacturados, frutas, vegetales cumplan con ciertos criterios de calidad
previamente establecidos, evitando los defectos de producción, impurezas no deseadas, mala aparien-
cia de los productos (Barriga, 2006; De la Fuente, 2012).
La inspección visual manual es un método comúnmente utilizado para detectar defectos en los pro-
ductos, pero puede ser costoso y lento. Además, puede haber errores humanos que afecten la precisión
de la inspección (Alpízar & Fernández, 2021). Por lo tanto, el control de calidad en los procesos de
producción, es un requisito indispensable sino básico en la actualidad, Como parte de la inteligencia
artificial, la visión artificial permite mejorar el control en la calidad de los productos de una manera
rápida y precisa, además de reducir costos, en comparación con la inspección visual.
Mediante el presente trabajo se pretende desarrollar un prototipo para la detección y clasificación de
productos alimenticios mediante visión artificial tomando como referencia el color. Se eligió como
característica a detectar el color con fines didácticos, ya que cualquier característica dependiendo del
tipo de negocio puede ser configurada para ser detectada. Lo importante es la selección de los compo-
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