Sistema semiautomatizado de clasificación de la cebolla cabezona
Trabajo de Investigación Tecnológica
- Autores:
-
Lizarazo-Cruz, John Jairo
Palacios-Caicedo, Fredy Alexander
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Católica de Colombia
- Repositorio:
- RIUCaC - Repositorio U. Católica
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/14677
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10983/14677
- Palabra clave:
- AGRICULTURA
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- Derechos Reservados - Universidad Católica de Colombia, 2017
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De esta manera, se implementó una HMI desarrollada en LabView 2013 ® debido a la gran cantidad de herramientas que facilitan tanto la implementación del reconocimiento visual como su comunicación con un dispositivo de integración principal el cual se encarga del control de los actuadores y de la adquisición de información por parte de la sensórica del sistema (Arduino Due®). Una vez hecha la integración es evidente el rendimiento del sistema y la eficiencia del mismo debido a que el reconocimiento de imagen cuenta con un margen de error mínimo, menor al 3%, con gran asertividad al realizar la selección. Los tiempos de respuesta responden a la necesidad y a los recursos empleados así como la mejora en un proceso totalmente manual el cual tiene un impacto directo sobre las condiciones del trabajador y su salud. La integración de las tecnologías, HMI, sensórica y control de actuadores, tuvo una convergencia adecuada con resultados positivos debido a la certeza en la selección del producto.PregradoIngeniero Electrónico1. INTRODUCCIÓN 2. JUSTIFICACIÓN 3. ANTECEDENTES 4. MARCO TEÓRICO 5. MARCO DE REFERENCIA 6. DESARROLLO 7. CONCLUSIONES 8. ANEXOSapplication/pdfLizarazo-Cruz, J. J. & Palacios-Caicedo, F. A. (2017). Sistema semiautomatizado de clasificación de la cebolla cabezona. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones. Bogotá, Colombiahttp://hdl.handle.net/10983/14677spaFacultad de IngenieríaIngeniería Electrónica y TelecomunicacionesDEL PINO NIETO. Luis, Domecq; Recolección mecanizada de uvas, 2011. FERNÁNDEZ RIBOT. Miriam; Selector de fruta y simulación de una aplicación real, 8 de Junio de 2006.JIMÉNEZ RUIZ. Antonio Ramón, Sistema de reconocimiento e identificación de objetos cuasi-esféricos por telemetría laser, Aplicación en frutos; Madrid 2003.MOLTO GARCÍA. Enrique; La robotización de la recolección de cítricos, 2001.MORENO BERMÚDEZ. Adolfo, BALLESTEROS PADILLA .Deimer, SÁNCHEZ TORRES. Germán; Un prototipo mecánico para la automatización del proceso de selección del mango tipo exportación, Medellín, 5 de noviembre de 2012RAMOS GIRALDO. Paula Jimena, SANZ URIBE. Juan Rodrigo, OLIVEROS TARCÓN. Carlos Eugenio; Identificación y clasificación de frutos de café en tiempo real, a través de la medición de color, Manizales 2010.RODRÍGUEZ DEL RINCÓN. Ángel y RUIZ ALTISENT.Margarita, (1996), Mecanización de la recolección del tomate de industria.TOVAR YATE. Christian Geovanny; Desarrollo e implementación de una plataforma móvil para recolección de naranjas, 2014.TRONCOSO. José Luis, Trung T. Pham, Ph.D., Per Bro, Ph.D., Análisis Difuso de Imágenes a Color de Productos Agrícolas, (2009)VILABOA B. 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