Implementación de un sistema de procesamiento de imágenes integrado con Raspberry PI 2B para reconocimiento y recolección de fresas maduras

Autores/as

  • Miguel José Delgado-Gutiérrez Universidad Piloto de Colombia
  • Daniel Felipe Herrera-Guillén Universidad Piloto de Colombia
  • Luisa María Medina-Barragán Universidad Piloto de Colombia
  • Jennifer Paola Corredor–Gómez Universidad Piloto de Colombia

DOI:

https://doi.org/10.33571/rpolitec.v13n25a6

Palabras clave:

Visión de máquina, Identificación Fresas, Madurez Fresas, Sistema de embebido Raspberry Pi 2, Iluminación

Resumen

El objetivo del presente trabajo es describir el método para localizar fresas y evaluar su madurez por medio del procesamiento de imágenes. La detección se realizó según la cantidad de color rojo y la madurez con los colores verde/amarillo en la superficie de la fresa. Para dicho proceso, se hizo uso del sistema de embebido Raspberry Pi 2 y una Picamera. El algoritmo implementado se escribió en Python y adicionalmente se hizo uso de las librerías de Open CV, este algoritmo se utilizó en un robot recolector de fresas que realiza los procesos de: identificación y evaluación de madurez. Los procesos los desarrolla en tiempo real bajo diferentes condiciones de iluminación establecidas. El programa identificó todas las fresas y reconoció la madurez en un 76.67%. El trabajo presentado pretende ayudar en los procesos de recolección y selección de fresas.

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Citado por



Biografía del autor/a

Miguel José Delgado-Gutiérrez, Universidad Piloto de Colombia

Estudiante Ingeniería Mecatrónica, Integrante Semillero de Investigación de Agricultura de Precisión. Universidad Piloto de Colombia. Bogotá-Colombia.

Daniel Felipe Herrera-Guillén, Universidad Piloto de Colombia

Estudiante Ingeniería Mecatrónica, Integrante Semillero de Investigación de Agricultura de Precisión. Universidad Piloto de Colombia. Bogotá-Colombia.

Luisa María Medina-Barragán, Universidad Piloto de Colombia

Estudiante Ingeniería Mecatrónica, Integrante Semillero de Investigación de Agricultura de Precisión. Universidad Piloto de Colombia. Bogotá-Colombia.

Jennifer Paola Corredor–Gómez, Universidad Piloto de Colombia

Doctora en Ingeniería Mecánica y Mecatrónica, Profesora Semillero de Investigación de Agricultura de Precisión.  Universidad Piloto de Colombia. Bogotá-Colombia. jennifer-corredor@upc.edu.co.

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Publicado

2017-09-08

Cómo citar

Delgado-Gutiérrez, M. J., Herrera-Guillén, D. F., Medina-Barragán, L. M., & Corredor–Gómez, J. P. (2017). Implementación de un sistema de procesamiento de imágenes integrado con Raspberry PI 2B para reconocimiento y recolección de fresas maduras. Revista Politécnica, 13(25), 75–85. https://doi.org/10.33571/rpolitec.v13n25a6

Número

Sección

Artículos