Sistema de inspección y clasificación de hojas de plantas medicinales por medio de visión artificial

This text exposes the development of a system for the classification of leaves of medicinal plants, based on artificial vision and with the purpose of being used in a plant of extraction of oils and elaboration of tisane. Initially the process has two options, the first can determine what kind of pl...

Full description

Autores:
Gaviria Montoya, Rogger David
Marin Hurtado, Cristhian David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Autónoma de Occidente
Repositorio:
RED: Repositorio Educativo Digital UAO
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:red.uao.edu.co:10614/10529
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10614/10529
Palabra clave:
Ingenieria Mecatrónica
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Procesamiento de imágenes
Visión artificial
Algoritmos
Python
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Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidente
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description This text exposes the development of a system for the classification of leaves of medicinal plants, based on artificial vision and with the purpose of being used in a plant of extraction of oils and elaboration of tisane. Initially the process has two options, the first can determine what kind of plant is within the system (calendula, fennel), making the process automatically, the seconds options is the possibility of the operator selecting the type of plant that is is currently in the process; The current state of the plant is categorized into three processes (process_1: oil extraction, process_2: tisane, process_3: waste), to decide which is the most appropriate process to implement different classification methods, such as segmentation algorithms by means of of k -media, MLP neural networks and convolutional neural networks, these methods are programmed in python and mounted in an embedded system (Raspberry Pi 3), for their ease of use and for low cost, compared to other embedded systems that although they are more complete , they have higher costs. The process begins with a conveyor belt that carries the plants (calendula and hinojo) independently, after this they arrive at the inspection stage, where a photograph is taken and the image is processed, finally depending on the quality evidenced by the system. It is decided whether it is used for oil extraction or for tisane. The objective of this automation is to minimize times and increase the quality of the products, since the technification of this process is currently incipient; It is important to consider that at this moment the work is carried out manually, where the selection phase is carried out by a person, which leaves the decision of the chosen plant state to the subjectivity of each individual.
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spelling Romero Cano, Víctor Adolfo9954a524fa7777dea88ef2222f28cb52-1Gaviria Montoya, Rogger David062d90b0a20b0a21f8743690c5ad3e0e-1Marin Hurtado, Cristhian Davidc018803944d355b438fdc1cb00d0ab71-1Ingeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Occidente. Calle 25 115-85. Km 2 vía Cali-Jamundí2018-12-05T16:21:33Z2018-12-05T16:21:33Z2018-10-04http://hdl.handle.net/10614/10529This text exposes the development of a system for the classification of leaves of medicinal plants, based on artificial vision and with the purpose of being used in a plant of extraction of oils and elaboration of tisane. Initially the process has two options, the first can determine what kind of plant is within the system (calendula, fennel), making the process automatically, the seconds options is the possibility of the operator selecting the type of plant that is is currently in the process; The current state of the plant is categorized into three processes (process_1: oil extraction, process_2: tisane, process_3: waste), to decide which is the most appropriate process to implement different classification methods, such as segmentation algorithms by means of of k -media, MLP neural networks and convolutional neural networks, these methods are programmed in python and mounted in an embedded system (Raspberry Pi 3), for their ease of use and for low cost, compared to other embedded systems that although they are more complete , they have higher costs. The process begins with a conveyor belt that carries the plants (calendula and hinojo) independently, after this they arrive at the inspection stage, where a photograph is taken and the image is processed, finally depending on the quality evidenced by the system. It is decided whether it is used for oil extraction or for tisane. The objective of this automation is to minimize times and increase the quality of the products, since the technification of this process is currently incipient; It is important to consider that at this moment the work is carried out manually, where the selection phase is carried out by a person, which leaves the decision of the chosen plant state to the subjectivity of each individual.Este texto expone el desarrollo de un sistema para la clasificación de hojas de plantas medicinales, basado en visión artificial, con el fin de ser utilizado en una planta de extracción de aceites y elaboración de tisana. Inicialmente el proceso cuenta con dos opciones, la primera poder determinar qué clase de planta se encuentra dentro del sistema (caléndula, hinojo), haciendo el proceso de manera automática, la segunda opción es la posibilidad de que el operario seleccione el tipo de planta que se encuentra actualmente en el proceso; el estado actual de la planta se categoriza en tres procesos (proceso_1: extracción de aceite, proceso_2: tisana, proceso_3: desecho), para decidir cuál es el proceso más adecuado se implementan diferentes métodos de clasificación, tales como los algoritmos de segmentación de imágenes por medio de kmeans, redes neuronales MLP y redes neuronales convolucionales, estos métodos están programados en python y montados en un sistema embebido (Raspberry pi 3), por su facilidad de uso y su bajo costo, en comparación con otros sistema embebidos1 que si bien son más completos, tienen costos superiores. El proceso inicia con una banda transportadora que lleva las plantas (caléndula e hinojo) de forma independiente, luego de esto llegan a la etapa de inspección, donde se toma una fotografía y se procesa la imagen, finalmente dependiendo de la calidad evidenciada por el sistema se decide si se utiliza para extracción de aceites o para tizana. El objetivo de esta automatización es minimizar tiempos y aumentar calidad de los productos, pues la tecnificación de este proceso en la actualidad es incipiente; Es importante recalcar que en este momento la labor se ejecuta de forma manual, donde la fase de selección es realizada por una persona lo que deja a la subjetividad de cada individuo la decisión del estado de la planta escogidaProyecto de grado (Ingeniero Mecatrónico)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2018PregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a)application/pdf74 paginasspaUniversidad Autónoma de OccidenteIngeniería MecatrónicaDepartamento de Automática y ElectrónicaFacultad de IngenieríaDerechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidentehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2instname:Universidad Autónoma de Occidentereponame:Repositorio Institucional UAOALONSO, Antonio. et al. 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