Diseño y construcción de una máquina clasificadora de duraznos de tipo exportación utilizando inteligencia artificial

En el presente archivo se encuentra el proyecto de grado “Diseño y construcción de una máquina clasificadora de duraznos de tipo exportación utilizando inteligencia artificial.” el cual se basa en la automatización de un proceso de clasificación. Para ello se realizó una investigación y a partir de...

Full description

Autores:
Granados Giraldo, María Camila
Carrillo Hernández, Jhoynner Alfredo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/12154
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/12154
Palabra clave:
Mechatronic
Peaches
Classification
Artificial intelligence
Horticultural products
Machine design
Simulation methods
Peach sorting machine
Actuators
Sensors
Knowledge management
Mechanical engineering
Mechanical movements
Export market
Mecatrónica
Productos hortícolas
Diseño de máquinas
Métodos de simulación
Ingeniería mecánica
Movimientos mecánicos
Mercado de exportación
Inteligencia artificial
Sistema electrónico
Máquina clasificadora de duraznos
Actuadores
Sensores
Gestión del conocimiento
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
id UNAB2_c64cd24902079350d6e21dbcdc98ee73
oai_identifier_str oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/12154
network_acronym_str UNAB2
network_name_str Repositorio UNAB
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Diseño y construcción de una máquina clasificadora de duraznos de tipo exportación utilizando inteligencia artificial
dc.title.translated.spa.fl_str_mv Design and Construction of an Export Type Peach Sorting Machine Using Artificial Intelligence
title Diseño y construcción de una máquina clasificadora de duraznos de tipo exportación utilizando inteligencia artificial
spellingShingle Diseño y construcción de una máquina clasificadora de duraznos de tipo exportación utilizando inteligencia artificial
Mechatronic
Peaches
Classification
Artificial intelligence
Horticultural products
Machine design
Simulation methods
Peach sorting machine
Actuators
Sensors
Knowledge management
Mechanical engineering
Mechanical movements
Export market
Mecatrónica
Productos hortícolas
Diseño de máquinas
Métodos de simulación
Ingeniería mecánica
Movimientos mecánicos
Mercado de exportación
Inteligencia artificial
Sistema electrónico
Máquina clasificadora de duraznos
Actuadores
Sensores
Gestión del conocimiento
title_short Diseño y construcción de una máquina clasificadora de duraznos de tipo exportación utilizando inteligencia artificial
title_full Diseño y construcción de una máquina clasificadora de duraznos de tipo exportación utilizando inteligencia artificial
title_fullStr Diseño y construcción de una máquina clasificadora de duraznos de tipo exportación utilizando inteligencia artificial
title_full_unstemmed Diseño y construcción de una máquina clasificadora de duraznos de tipo exportación utilizando inteligencia artificial
title_sort Diseño y construcción de una máquina clasificadora de duraznos de tipo exportación utilizando inteligencia artificial
dc.creator.fl_str_mv Granados Giraldo, María Camila
Carrillo Hernández, Jhoynner Alfredo
dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv Ardila Gómez, Sergio Andrés
Arizmendi Pereira, Carlos Julio
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv Granados Giraldo, María Camila
Carrillo Hernández, Jhoynner Alfredo
dc.contributor.cvlac.*.fl_str_mv https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000010754
dc.contributor.cvlac.none.fl_str_mv Ardila Gómez, Sergio Andrés [0000010754]
dc.contributor.googlescholar.none.fl_str_mv Ardila Gómez, Sergio Andrés [YjfNgsMAAAAJ]
dc.contributor.orcid.none.fl_str_mv Ardila Gómez, Sergio Andrés [0000-0002-2115-1225]
dc.contributor.apolounab.none.fl_str_mv Ardila Gómez, Sergio Andrés [sergio-andres-ardila-gomez]
dc.contributor.linkedin.none.fl_str_mv Ardila Gómez, Sergio Andrés [sergio-andres-ardila-gomez-b93167150]
dc.subject.keywords.eng.fl_str_mv Mechatronic
Peaches
Classification
Artificial intelligence
Horticultural products
Machine design
Simulation methods
Peach sorting machine
Actuators
Sensors
Knowledge management
Mechanical engineering
Mechanical movements
Export market
topic Mechatronic
Peaches
Classification
Artificial intelligence
Horticultural products
Machine design
Simulation methods
Peach sorting machine
Actuators
Sensors
Knowledge management
Mechanical engineering
Mechanical movements
Export market
Mecatrónica
Productos hortícolas
Diseño de máquinas
Métodos de simulación
Ingeniería mecánica
Movimientos mecánicos
Mercado de exportación
Inteligencia artificial
Sistema electrónico
Máquina clasificadora de duraznos
Actuadores
Sensores
Gestión del conocimiento
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv Mecatrónica
Productos hortícolas
Diseño de máquinas
Métodos de simulación
Ingeniería mecánica
Movimientos mecánicos
Mercado de exportación
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv Inteligencia artificial
Sistema electrónico
Máquina clasificadora de duraznos
Actuadores
Sensores
Gestión del conocimiento
description En el presente archivo se encuentra el proyecto de grado “Diseño y construcción de una máquina clasificadora de duraznos de tipo exportación utilizando inteligencia artificial.” el cual se basa en la automatización de un proceso de clasificación. Para ello se realizó una investigación y a partir de esta, se diseñó la mejor solución para el proyecto, la cual consiste en una tolva de ingreso, que dirige a los duraznos a la sección de clasificación por medio de una rampa inclinada. Cuando un durazno ingresa a los discos, el disco superior comienza a girar gracias a la activación de un motor paso a paso, hasta que se ubica debajo de la cámara, se desactiva el motor y se realiza la primera toma de fotos, después el otro motor paso a paso se activa y hace girar el disco inferior para hacer rotar el durazno y permitir que la cámara capte el lado posterior del durazno. Una vez terminado el proceso, el disco inferior vuelve a su posición anterior y el disco superior sigue su giro. Si la clasificación es no apto, se activa el motor que abre la compuerta ubicada en el primer orifico del disco inferior y el durazno es desechado. Pero, si la clasificación arroja que el durazno es apto, la compuerta no se abre y el durazno sale por el segundo orificio. Para la toma de decisión, se realizó el programa que consiste en capturar la imagen de la fruta y por medio del análisis del código se determina si el durazno se encuentra en buen estado, cumple con el tamaño y la forma previamente determinados. Este proceso es supervisado a través de una interfaz HMI y una aplicación móvil.
publishDate 2020
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2020
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2021-02-08T16:57:49Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2021-02-08T16:57:49Z
dc.type.driver.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.local.spa.fl_str_mv Trabajo de Grado
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.redcol.none.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TP
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12749/12154
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional UNAB
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv repourl:https://repository.unab.edu.co
url http://hdl.handle.net/20.500.12749/12154
identifier_str_mv instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
reponame:Repositorio Institucional UNAB
repourl:https://repository.unab.edu.co
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.spa.fl_str_mv 1. DANE. (2019). Producto Interno Bruto (PIB). Boletín Técnico (págs. 7-12). Bogotá D.C: DANE
2. Gaitán, K. V. (7 de Marzo de 2016). El Campesino. Obtenido de El Campesino: https://www.elcampesino.co/la-agricultura-colombiana-en-el-contexto-de-la-globalizacion/
3. J. González Galvis and J. Parra abril, "Diseño e implementación de un sistema de reconocimiento de naranjas para el robot gio 1 usando visión asistida por computador". Trabajo de Investigación tecnológica. Universidad católica de Colombia. 2015
4. VITC. (23 de Octubre de 2018). vestertraining. Obtenido de vestertraining: https://vestertraining.com/beneficios-automatizacion-industrial-empresa/
5. Vega, J. P. (8 de Agosto de 2018). BOYACÁ CONCENTRA 42% DE LA PARTICIPACIÓN EN LA PRODUCCIÓN NACIONAL DE DURAZNOS. Agro Negocios, págs. 1-2.
6. Picazo Tejero, “Máquina clasificadora por vibración de dientes de ajo o productos similares”, ES1076972, Mayo 22, 2012
7. Crezee, Leonardus and Paulus, "Sistema para clasificar y empacar fruta", ES2380821, 2012.
8. Universidad de Sevilla, "Sistema automático de detección e identificación de fases de madurez del Chile Habanero y frutos similares", ES2537826, 2015
9. M. Durand, ": Dispositivo de clasificación de productos, especialmente de frutas o de verduras u hortalizas", ES2539806, 2015.
10. S. Amaya Zapata and D. Pulgarín Velásquez, "Desarrollo e implementación de un sistema de visión artificial basado en lenguajes de uso libre para un sistema seleccionador de productos de un centro integrado de manufactura". Lámpsakos. Medellín, pp. 43-50, 2016.
11. J. Castellanos Castilla and J. Castañeda Diaz, “Diseño e implemetación de un sistema automátizado para la clasificación del limón Thaiti de acuerdo al tamaño y grado de madurez”, Proyecto de grado, Universidad autónoma de Bucaramanga. 2017.
12. A. AGUILAR BUCHELI, “Diseño de un sistema clasificador de manzanas por color mediante visión artificial para la empresa Fresh & Natural C.I”, Proyecto de grado. Universidad tecnológica equinoccial. Quito, Ecuador. 2017.
13. Zhang Debin, "Estructura de clasificación de frutas de tipo cónico con ranura espiral y máquina de clasificación de frutas", CN107716319, 2017.
14. W. Fustamante Saldaña and L. Vásquez Gamonall. “Diseño de una máquina automatizada clasificadora de cebolla por tamaño y color”. Tesis. Universidad señor de Sipán. Chiclayo, Perú. 2018.
15. HU QIFENG, "Seleccionadora de frutas", CN208275767, 2018.
16. Tan Gangqiang, “Clasificadora de limones”, CN209319890, Agosto 30, 2019.
17. A. Ramos, "Diseño de un sistema de clasificación para limón por tamaño y color", tesis, Universidad de Piura, 2019
17. A. Ramos, "Diseño de un sistema de clasificación para limón por tamaño y color", tesis, Universidad de Piura, 2019
19. González, F. L. (2003). recursostic.educacion.es. Obtenido de recursostic.educacion.es: http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/Nociones_geometria_analitica/Geome_7.htm
20. Villar, P. (10 de Agosto de 2020). ingmecafenix. Obtenido de ingmecafenix.: https://www.ingmecafenix.com/electricidad-industrial/servomotor/
21. Energía Controlada S.A. (2019). energiacontrolada. Obtenido de energiacontrolada: https://www.energiacontrolada.com/faq/Que-es-un-motorreductor
22. Decamaras. (2010). decamaras. Obtenido de decamaras: https://www.decamaras.com/CMS/content/view/347/40-Es-mejor-una-reflex-con-sensor-CCD-o-CMOS
23. Mouser Electronics. (31 de Octubre de 2016). mouse. Obtenido de mouse: https://co.mouser.com/new/intel/intel-realsense-camera-sr300
24. Ingemecanica. (2010). ingemecanica. Obtenido de ingemecanica: https://ingemecanica.com/tutorialsemanal/tutorialn84.html
25. M. Angos Mediavilla and H. Calvopiña Enriquez, "Diseño, construcción y simulación de una máquina clasificadora de frutos por su tamaño.", Tesis, Universidad de las fuerzas armadas. Sangolquí. 20
26. Electrónica 2000. (21 de Enero de 2020). electronica2000. Obtenido de electronica2000: http://www.electronica2000.com/sensores-de-proximidad-y-sus-aplicacione
27. Novelec. (21 de Septiembre de 2018). gruponovelec. Obtenido de gruponovelec: https://blog.gruponovelec.com/electricidad/finales-de-carrera-que-son-y-caracteristicas-principales
28. Agronet. (26 de Diciembre de 2018). agronet. Obtenido de agronet: https://www.agronet.gov.co/estadistica/Paginas/home.aspx?cod=1
29. L. Bastidas Parrado, G. Puentes Montañez and A. Lemus Cerón, "Parámetros de calidad durante la cosecha de durazno", Revista de investigación agraria y ambiental. Grupo de Investigación CERES, Boyacá, p. 146, 2020
30. NMX-FF. (2004). Banco de Normas Mexicano. Fruta Fresca. colpos.mx, págs. 7-10. Obtenido de https://www.colpos.mx/bancodenormas/nmexicanas/NMX-FF-060-1993.PDF
31. L. Ituarte, "Estimación del volumen en duraznos: Un estudio preliminar con procesamiento digital de imágenes", Congreso de Agroinformática. Universidad Nacional de Jujuy, Argentina, pp. 3-7, 2020
32. Pereira, J. M. (7 de Agosto de 2018). linkedin. Obtenido de linkedin: https://www.linkedin.com/pulse/qu%C3%A9-es-y-para-sirve-la-tensi%C3%B3n-de-von-mises-jose-manuel-pereiras/
33. Infaimon. (11 de Mayo de 2018). blog.infaimon. Obtenido de blog.infaimon: https://blog.infaimon.com/coeficiente-de-seguridad-filosofia-diseno
34. Carletti, E. (2010). Robots. Obtenido de Robots: http://robots-argentina.com.ar/MotorPP_basico.html
35. Candan, A. P. (2016). Carta de color para duraznos y pelones de pulpa amarilla. Las Breves, pág. 1.
36. García, A. D. (2006). Caracterización física y química de duraznos (Prunus persica (L.) Batsch) y efectividad de la refrigeración comercial en frutos acondicionados. Bioagro, 1-4.
37. Atria Innovation. (22 de Octubre de 2019). Atria Innovation. Obtenido de Atria Innovation: https://www.atriainnovation.com/que-son-las-redes-neuronales-y-sus-funciones
38. Bravo, P. C. (2010). INTRODUCCIÓN A LAS TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADAS A LA GESTIÓN FINANCIERA EMPRESARIAL. Revista de difusión cultural y científica de la Universidad de la Salle, 1-3.
39. García, O., & Olivera, O. (16 de Septiembre de 2019). Xeridia. Obtenido de Xeridia: https://www.xeridia.com/blog/redes-neuronales-artificiales-que-son-y-como-se-entrenan-parte-i
40. Lopez, D. (30 de Junio de 2015). Blogger. Obtenido de Blogger: http://dianainteligenciaartificial.blogspot.com/2015/07/red-adaline.html
41. Viñuela, P. I., & León, I. G. (2017). Redes Neuronales Artificiales: Un Enfoque Práctico. Journal of Computer Science & Technology, 34-35.
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.rights.local.spa.fl_str_mv Abierto (Texto Completo)
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons.*.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
Abierto (Texto Completo)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.spatial.spa.fl_str_mv Colombia
dc.coverage.campus.spa.fl_str_mv UNAB Campus Bucaramanga
dc.publisher.grantor.spa.fl_str_mv Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad Ingeniería
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Pregrado Ingeniería Mecatrónica
institution Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
bitstream.url.fl_str_mv https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/12154/1/2020_Tesis_Maria_Camila_Granados.pdf
https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/12154/2/2020_Licencia_Maria_Camila_Granados.pdf
https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/12154/3/license.txt
https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/12154/4/2020_Tesis_Maria_Camila_Granados.pdf.jpg
https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/12154/5/2020_Licencia_Maria_Camila_Granados.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv d44ac0b3845d00f094c12561a931b796
1a9f2cbb017ba94766eb5df395774444
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
be6f0988bf41d67c3f721461f19cb071
fc5704e4fb00ca863a14a63eb37413cd
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
repository.mail.fl_str_mv repositorio@unab.edu.co
_version_ 1808410624018874368
spelling Ardila Gómez, Sergio Andrés5dbdbb4d-1540-4bde-9c48-4fc7f6d4b888-1Arizmendi Pereira, Carlos Julio79e0125f-b191-4144-999b-281177ddaaf9-1Granados Giraldo, María Camilab33a7db6-594a-4bcb-aadc-5299abf27f0d-1Carrillo Hernández, Jhoynner Alfredo3e4e1726-a82b-48e0-8044-2473d00e2278-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000010754Ardila Gómez, Sergio Andrés [0000010754]Ardila Gómez, Sergio Andrés [YjfNgsMAAAAJ]Ardila Gómez, Sergio Andrés [0000-0002-2115-1225]Ardila Gómez, Sergio Andrés [sergio-andres-ardila-gomez]Ardila Gómez, Sergio Andrés [sergio-andres-ardila-gomez-b93167150]ColombiaUNAB Campus Bucaramanga2021-02-08T16:57:49Z2021-02-08T16:57:49Z2020http://hdl.handle.net/20.500.12749/12154instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABrepourl:https://repository.unab.edu.coEn el presente archivo se encuentra el proyecto de grado “Diseño y construcción de una máquina clasificadora de duraznos de tipo exportación utilizando inteligencia artificial.” el cual se basa en la automatización de un proceso de clasificación. Para ello se realizó una investigación y a partir de esta, se diseñó la mejor solución para el proyecto, la cual consiste en una tolva de ingreso, que dirige a los duraznos a la sección de clasificación por medio de una rampa inclinada. Cuando un durazno ingresa a los discos, el disco superior comienza a girar gracias a la activación de un motor paso a paso, hasta que se ubica debajo de la cámara, se desactiva el motor y se realiza la primera toma de fotos, después el otro motor paso a paso se activa y hace girar el disco inferior para hacer rotar el durazno y permitir que la cámara capte el lado posterior del durazno. Una vez terminado el proceso, el disco inferior vuelve a su posición anterior y el disco superior sigue su giro. Si la clasificación es no apto, se activa el motor que abre la compuerta ubicada en el primer orifico del disco inferior y el durazno es desechado. Pero, si la clasificación arroja que el durazno es apto, la compuerta no se abre y el durazno sale por el segundo orificio. Para la toma de decisión, se realizó el programa que consiste en capturar la imagen de la fruta y por medio del análisis del código se determina si el durazno se encuentra en buen estado, cumple con el tamaño y la forma previamente determinados. Este proceso es supervisado a través de una interfaz HMI y una aplicación móvil.1 INTRODUCCIÓN ---------------------------------------------------------------------------------------------------5 1.1 Descripción del problema -----------------------------------------------------------------------------------5 1.2 Justificación del problema ----------------------------------------------------------------------------------5 2 OBJETIVOS ---------------------------------------------------------------------------------------------------------7 2.1 Objetivo General ----------------------------------------------------------------------------------------------7 2.2 Objetivos Específicos ----------------------------------------------------------------------------------------7 3 ESTADO DEL ARTE ----------------------------------------------------------------------------------------------8 4 MARCO TEÓRICO ---------------------------------------------------------------------------------------------- 11 4.1 Sistemas de clasificación y actuadores --------------------------------------------------------------- 11 4.2 Sensores de detección ------------------------------------------------------------------------------------ 12 4.3 Inteligencia Artificial ---------------------------------------------------------------------------------------- 13 4.3.1 ¿Qué es una red neuronal? ................................................................................... 14 4.3.2 ¿Cómo se entrena una red neuronal? ................................................................... 14 4.3.3 RED ADALINE ...................................................................................................... 15 4.4 Marco Referencial ------------------------------------------------------------------------------------------ 16 4.5 Especificaciones del durazno ---------------------------------------------------------------------------- 16 4.5.1 Características del tamaño .......................................................................................... 17 4.5.2 Características del estado ........................................................................................... 18 4.5.3 Forma del durazno ...................................................................................................... 18 4.5.4 Normativas ................................................................................................................. 19 4.6 Metodología -------------------------------------------------------------------------------------------------- 20 5 INSTRUMENTACIÓN ------------------------------------------------------------------------------------------- 21 5.1 Dispositivo de captación de imagen ------------------------------------------------------------------- 21 5.2 Dispositivo de procesamiento y control --------------------------------------------------------------- 23 6 DISEÑO PROTOTIPO ------------------------------------------------------------------------------------------ 24 6.1 Estructura ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 24 6.2 Diseño CAD -------------------------------------------------------------------------------------------------- 25 6.3 Elaboración de piezas ------------------------------------------------------------------------------------- 27 7 DISEÑO ELECTRÓNICO -------------------------------------------------------------------------------------- 32 7.1 Fuente de energía ------------------------------------------------------------------------------------------ 32 7.2 Controlador --------------------------------------------------------------------------------------------------- 32 7.3 Conexión motores pasó a paso ------------------------------------------------------------------------- 33 7.4 Conexión motor reductores ------------------------------------------------------------------------------ 34 7.5 Conexión sensor detector -------------------------------------------------------------------------------- 35 7.6 Conexión cámara web------------------------------------------------------------------------------------- 35 7.7 Diagrama P&ID---------------------------------------------------------------------------------------------- 35 8 MODELO MATEMÁTICO -------------------------------------------------------------------------------------- 37 8.1 Coeficiente de rozamiento dinámico ------------------------------------------------------------------- 37 8.2 Coeficiente de rozamiento estático--------------------------------------------------------------------- 40 8.3 Torque del motor para el disco superior -------------------------------------------------------------- 41 8.4 Torque del motor para el disco inferior ---------------------------------------------------------------- 44 8.5 Torque del motor para la compuerta de salida ------------------------------------------------------ 47 8.6 Cálculo de giro disco inferior ----------------------------------------------------------------------------- 48 8.7 Tiempo de procesamiento -------------------------------------------------------------------------------- 49 9 SIMULACIÓN ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 49 9.1 Simulación FlexSim ---------------------------------------------------------------------------------------- 49 9.2 Simulación SolidWorks ------------------------------------------------------------------------------------ 50 10 PROGRAMACIÓN -------------------------------------------------------------------------------------------- 54 10.1 Interfaz HMI -------------------------------------------------------------------------------------------------- 55 10.2 Aplicación Móvil --------------------------------------------------------------------------------------------- 56 10.3 Código en Python------------------------------------------------------------------------------------------- 57 10.3.1 Entrenamiento del código ...................................................................................... 57 10.3.2 Funcionamiento general ........................................................................................ 59 10.3.3 Validación de estado del durazno .......................................................................... 60 10.3.4 Validación de tamaño del durazno ......................................................................... 62 10.3.5 Validación de la forma del durazno ........................................................................ 62 10.3.6 Ejemplo de validación del durazno ........................................................................ 63 11 VALIDACIÓN --------------------------------------------------------------------------------------------------- 64 12 CONCLUSIONES --------------------------------------------------------------------------------------------- 68 13 BIBLIOGRAFIA ------------------------------------------------------------------------------------------------ 69PregradoIn this file is the degree project "Design and construction of a sorting machine for export-type peaches using artificial intelligence.” Which is based on the automation of a sorting process. For this, we made an investigation and based on this, the best solution for the project was designed. This solution consists of an input hopper, which directs the peaches to the classification section through an inclined ramp. When a peach enters the discs, the upper disc begins to rotate thanks to the activation of a stepper motor, until it is located below the camera, the motor is deactivated and the first photo is taken, then the other stepper motor activates and spins the lower disk, that made rotate the peach and allow the camera to capture the back side of the peach. Once the process is finished, the lower disk returns to its previous position and the upper disk continues its rotation. If the classification is not approved, the motor activated a gate located in the first hole of the lower disk and the peach is discarded. But, if the classification shows that the peach is approved, the gate doesn’t open and the peach comes out through the second hole. To make the decision, we made the program that consists of capturing the image of the fruit and through the analysis of the code, it’s determined if the peach is in good condition and complies with the previously determined size and shape. This process is supervised through an HMI interface and a mobile application.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaDiseño y construcción de una máquina clasificadora de duraznos de tipo exportación utilizando inteligencia artificialDesign and Construction of an Export Type Peach Sorting Machine Using Artificial IntelligenceIngeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMechatronicPeachesClassificationArtificial intelligenceHorticultural productsMachine designSimulation methodsPeach sorting machineActuatorsSensorsKnowledge managementMechanical engineeringMechanical movementsExport marketMecatrónicaProductos hortícolasDiseño de máquinasMétodos de simulaciónIngeniería mecánicaMovimientos mecánicosMercado de exportaciónInteligencia artificialSistema electrónicoMáquina clasificadora de duraznosActuadoresSensoresGestión del conocimiento1. DANE. (2019). Producto Interno Bruto (PIB). Boletín Técnico (págs. 7-12). Bogotá D.C: DANE2. Gaitán, K. V. (7 de Marzo de 2016). El Campesino. Obtenido de El Campesino: https://www.elcampesino.co/la-agricultura-colombiana-en-el-contexto-de-la-globalizacion/3. J. González Galvis and J. Parra abril, "Diseño e implementación de un sistema de reconocimiento de naranjas para el robot gio 1 usando visión asistida por computador". Trabajo de Investigación tecnológica. Universidad católica de Colombia. 20154. VITC. (23 de Octubre de 2018). vestertraining. Obtenido de vestertraining: https://vestertraining.com/beneficios-automatizacion-industrial-empresa/5. Vega, J. P. (8 de Agosto de 2018). BOYACÁ CONCENTRA 42% DE LA PARTICIPACIÓN EN LA PRODUCCIÓN NACIONAL DE DURAZNOS. Agro Negocios, págs. 1-2.6. Picazo Tejero, “Máquina clasificadora por vibración de dientes de ajo o productos similares”, ES1076972, Mayo 22, 20127. Crezee, Leonardus and Paulus, "Sistema para clasificar y empacar fruta", ES2380821, 2012.8. Universidad de Sevilla, "Sistema automático de detección e identificación de fases de madurez del Chile Habanero y frutos similares", ES2537826, 20159. M. Durand, ": Dispositivo de clasificación de productos, especialmente de frutas o de verduras u hortalizas", ES2539806, 2015.10. S. Amaya Zapata and D. Pulgarín Velásquez, "Desarrollo e implementación de un sistema de visión artificial basado en lenguajes de uso libre para un sistema seleccionador de productos de un centro integrado de manufactura". Lámpsakos. Medellín, pp. 43-50, 2016.11. J. Castellanos Castilla and J. Castañeda Diaz, “Diseño e implemetación de un sistema automátizado para la clasificación del limón Thaiti de acuerdo al tamaño y grado de madurez”, Proyecto de grado, Universidad autónoma de Bucaramanga. 2017.12. A. AGUILAR BUCHELI, “Diseño de un sistema clasificador de manzanas por color mediante visión artificial para la empresa Fresh & Natural C.I”, Proyecto de grado. Universidad tecnológica equinoccial. Quito, Ecuador. 2017.13. Zhang Debin, "Estructura de clasificación de frutas de tipo cónico con ranura espiral y máquina de clasificación de frutas", CN107716319, 2017.14. W. Fustamante Saldaña and L. Vásquez Gamonall. “Diseño de una máquina automatizada clasificadora de cebolla por tamaño y color”. Tesis. Universidad señor de Sipán. Chiclayo, Perú. 2018.15. HU QIFENG, "Seleccionadora de frutas", CN208275767, 2018.16. Tan Gangqiang, “Clasificadora de limones”, CN209319890, Agosto 30, 2019.17. A. Ramos, "Diseño de un sistema de clasificación para limón por tamaño y color", tesis, Universidad de Piura, 201917. A. Ramos, "Diseño de un sistema de clasificación para limón por tamaño y color", tesis, Universidad de Piura, 201919. González, F. L. (2003). recursostic.educacion.es. Obtenido de recursostic.educacion.es: http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/Nociones_geometria_analitica/Geome_7.htm20. Villar, P. (10 de Agosto de 2020). ingmecafenix. Obtenido de ingmecafenix.: https://www.ingmecafenix.com/electricidad-industrial/servomotor/21. Energía Controlada S.A. (2019). energiacontrolada. Obtenido de energiacontrolada: https://www.energiacontrolada.com/faq/Que-es-un-motorreductor22. Decamaras. (2010). decamaras. Obtenido de decamaras: https://www.decamaras.com/CMS/content/view/347/40-Es-mejor-una-reflex-con-sensor-CCD-o-CMOS23. Mouser Electronics. (31 de Octubre de 2016). mouse. Obtenido de mouse: https://co.mouser.com/new/intel/intel-realsense-camera-sr30024. Ingemecanica. (2010). ingemecanica. Obtenido de ingemecanica: https://ingemecanica.com/tutorialsemanal/tutorialn84.html25. M. Angos Mediavilla and H. Calvopiña Enriquez, "Diseño, construcción y simulación de una máquina clasificadora de frutos por su tamaño.", Tesis, Universidad de las fuerzas armadas. Sangolquí. 2026. Electrónica 2000. (21 de Enero de 2020). electronica2000. Obtenido de electronica2000: http://www.electronica2000.com/sensores-de-proximidad-y-sus-aplicacione27. Novelec. (21 de Septiembre de 2018). gruponovelec. Obtenido de gruponovelec: https://blog.gruponovelec.com/electricidad/finales-de-carrera-que-son-y-caracteristicas-principales28. Agronet. (26 de Diciembre de 2018). agronet. Obtenido de agronet: https://www.agronet.gov.co/estadistica/Paginas/home.aspx?cod=129. L. Bastidas Parrado, G. Puentes Montañez and A. Lemus Cerón, "Parámetros de calidad durante la cosecha de durazno", Revista de investigación agraria y ambiental. Grupo de Investigación CERES, Boyacá, p. 146, 202030. NMX-FF. (2004). Banco de Normas Mexicano. Fruta Fresca. colpos.mx, págs. 7-10. Obtenido de https://www.colpos.mx/bancodenormas/nmexicanas/NMX-FF-060-1993.PDF31. L. Ituarte, "Estimación del volumen en duraznos: Un estudio preliminar con procesamiento digital de imágenes", Congreso de Agroinformática. Universidad Nacional de Jujuy, Argentina, pp. 3-7, 202032. Pereira, J. M. (7 de Agosto de 2018). linkedin. Obtenido de linkedin: https://www.linkedin.com/pulse/qu%C3%A9-es-y-para-sirve-la-tensi%C3%B3n-de-von-mises-jose-manuel-pereiras/33. Infaimon. (11 de Mayo de 2018). blog.infaimon. Obtenido de blog.infaimon: https://blog.infaimon.com/coeficiente-de-seguridad-filosofia-diseno34. Carletti, E. (2010). Robots. Obtenido de Robots: http://robots-argentina.com.ar/MotorPP_basico.html35. Candan, A. P. (2016). Carta de color para duraznos y pelones de pulpa amarilla. Las Breves, pág. 1.36. García, A. D. (2006). Caracterización física y química de duraznos (Prunus persica (L.) Batsch) y efectividad de la refrigeración comercial en frutos acondicionados. Bioagro, 1-4.37. Atria Innovation. (22 de Octubre de 2019). Atria Innovation. Obtenido de Atria Innovation: https://www.atriainnovation.com/que-son-las-redes-neuronales-y-sus-funciones38. Bravo, P. C. (2010). INTRODUCCIÓN A LAS TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADAS A LA GESTIÓN FINANCIERA EMPRESARIAL. Revista de difusión cultural y científica de la Universidad de la Salle, 1-3.39. García, O., & Olivera, O. (16 de Septiembre de 2019). Xeridia. Obtenido de Xeridia: https://www.xeridia.com/blog/redes-neuronales-artificiales-que-son-y-como-se-entrenan-parte-i40. Lopez, D. (30 de Junio de 2015). Blogger. Obtenido de Blogger: http://dianainteligenciaartificial.blogspot.com/2015/07/red-adaline.html41. Viñuela, P. I., & León, I. G. (2017). Redes Neuronales Artificiales: Un Enfoque Práctico. Journal of Computer Science & Technology, 34-35.ORIGINAL2020_Tesis_Maria_Camila_Granados.pdf2020_Tesis_Maria_Camila_Granados.pdfTesisapplication/pdf4160565https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/12154/1/2020_Tesis_Maria_Camila_Granados.pdfd44ac0b3845d00f094c12561a931b796MD51open access2020_Licencia_Maria_Camila_Granados.pdf2020_Licencia_Maria_Camila_Granados.pdfLicenciaapplication/pdf854666https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/12154/2/2020_Licencia_Maria_Camila_Granados.pdf1a9f2cbb017ba94766eb5df395774444MD52metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/12154/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53open accessTHUMBNAIL2020_Tesis_Maria_Camila_Granados.pdf.jpg2020_Tesis_Maria_Camila_Granados.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4727https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/12154/4/2020_Tesis_Maria_Camila_Granados.pdf.jpgbe6f0988bf41d67c3f721461f19cb071MD54open access2020_Licencia_Maria_Camila_Granados.pdf.jpg2020_Licencia_Maria_Camila_Granados.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9061https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/12154/5/2020_Licencia_Maria_Camila_Granados.pdf.jpgfc5704e4fb00ca863a14a63eb37413cdMD55open access20.500.12749/12154oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/121542023-11-23 03:01:42.172open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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