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CLASIFICACIÓN DEL CAFÉ
PUBLICACIONES Y ARTÍCULOS CIENTÍFICOS
Clasificación de los frutos de café según su estado de maduración y detección de la broca mediante técnicas de procesamiento de imágenes
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Publicado en 2016 - [Español]
Universidad Autónoma del Caribe, Colombia. En el presente artículo se plantea el desarrollo de dos algoritmos de procesamiento de imágenes para la identificación del café idóneo para producción, uno de acuerdo al color de este (estado de maduración) y otro para detectar la plaga de la broca. El clasificador de color consta de varias etapas: una base de conocimiento que consta de un banco de imágenes de frutos de café maduro y verde, una etapa de preprocesado para limpiar impurezas y filtrar ruido en la imagen; prosigue la segmentación para extraer el objeto de interés. Luego se extraen las características de color de la imagen y por último el proceso de reconocimiento e interpretación, el cual consta de una red neuronal artificial que clasifica los frutos en maduros o verdes.
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Diseño de un sistema electrónico de sensor cromático para la selección de grano de café
Publicado en 2016 - [Español]
Universidad Tecnológica de Pereira, Colombia.
En el presente proyecto, se desarrolló un sistema de un sensor monocromático tsc-3200 para la clasificación de frutos de café dependiendo de su estado si está maduro o verde; para la descripción del color de un fruto de café se extrajo un patrón de estado. Con el proyecto, se implementará la reducción de paso de grano de café en estado verde, ya que
cuando está el producto final maduro, sea de total agrado para el consumidor. La máquina cuenta con su debida seguridad industrial y técnica para el proceso de clasificar el grano de café con lo cual es utilizado un sensor cromático el cual toma la decisión si es verde lo expulsa inmediatamente para no perder la calidad al producto final y si el grano es rojo sigue al siguiente proceso.
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Identificación y clasificación de frutos de café en tiempo real, a través de la medición de color
Publicado en 2009 - [Español]
Centro Nacional de Investigaciones de Café, Colombia. Este artículo presenta un método para identificar cuatro estados de maduración de los frutos de café y su implementación en un circuito electrónico. El método se basa en la representación del color Hue –Saturation Value (HSV), particularmente en las diferencias de los estados de maduración en el plano de las componentes “hue” (Matiz) y “saturation”(Saturación) (hs), y un algoritmo de aprendizaje que entrega puntos de
corte para limitar las áreas de los cuatro estados de maduración sobre el plano hs. El algoritmo usa un proceso denominado: Optimización de la Eficacia Global (OEG), para identificar las áreas que contienen el máximo número de lecturas de un estado de maduración, con el mínimo efecto de éstos en áreas vecinas.
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Publicado en 2009 - [Español]
Universidad Autónoma del Caribe, Colombia. Se desarrolla un sistema que usa técnicas de visión artificial para clasificar frutos de café en ocho categorías según el estado de maduración en el que se encuentre. Las ocho categorías comprenden todo el proceso de maduración del café desde las etapas iniciales hasta
sobremaduros y secos. A partir de un conjunto de 9 características que incluyen medidas de color, forma y textura obtenidas del análisis de una imagen del fruto, se logró implementar un clasificador Bayesiano cuyo desempeño, evaluado mediante el método de validación cruzada, corresponde al 96.88%
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Publicado en 2007 - [Español]
Universidad Pedagógica y Tecnológica, Universidad Nacional, Colombia.
Se desarrolló un sistema de visión artificial para la clasificación de frutos de café en once categorías dependiendo de su estado de madurez. Para la descripción de la forma, el color y la textura de cada fruto de café se extrajeron 208 características. La reducción del conjunto de características de 208 a 9 se hizo con base en los
resultados de dos métodos de selección de características, uno univariado y otro cultivariado. Las características seleccionadas corresponden a 4 características de textura, 3 de color y 2 de forma. Este conjunto final de características se evaluó en dos técnicas de clasificación: Bayesiano y redes neuronales.
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TESIS
Diseño de un sistema automático de selección de frutos de café mediante técnicas de Visión Artificial
Publicado en 2015 - [Español]
Universidad Autónoma del Caribe, Colombia. La visión artificial permite extraer características físicas de manera no invasiva, por lo cual es una opción viable para la inspección de alimentos. A través de ella se pueden determinar características del fruto de café, tales como el color, tono, textura y tamaño. Con esto en mente,
en el presente trabajo de investigación se propone el desarrollo de un sistema de visión artificial para la detección del fruto de café apto para producción. Para lograr esta detección hay dos aspectos importantes a tener en cuenta, el color y la presencia de broca.
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PATENTES
Sistema para la clasificación de grano
Publicado en 2017 - [Inglés]
Universidad Tecnológica de Panamá, Panamá. La presente invención se refiere a un sistema de clasificación de grano que comprende una estructura robótica móvil capaz de realizar los procesos para detectar, seleccionar y clasificar granos que están en una cinta transportadora. En particular, este sistema está diseñado para clasificar granos de café descascarados. Más particularmente, este sistema
comprende cuatro cámaras de video que capturan imágenes de la cinta transportadora que tiene granos sobre las mismas. Estas imágenes de video se envían a una unidad de control que las procesa y obtiene información sobre el color, el tamaño y la forma del grano.
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Aparato de clasificación
Publicado en 2015 - [Inglés]
Key Technology, Nueva Zelanda. Se describe un aparato de clasificación para una corriente de producción, tal como bayas. Una superficie de separación del producto está montada cerca del extremo distal de un transportador. La corriente de producción se ralentiza por la superficie de separación de modo que la corriente de producto cae verticalmente hacia abajo en una sola capa. Una zona de inspección con un dispositivo de formación de imágenes está situada aguas abajo de la
superficie de separación del producto y un conjunto expulsor está situado aguas abajo de la zona de inspección para eliminar el material sólido no deseado en la corriente de producción.
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Aparato de selección de color de grano para usar a todo color
Publicado en 201 3 - [Inglés]
Ideal System Co. Ltd., República de Corea.
Se proporciona una máquina seleccionadora de granos que utiliza un LED a todo color para separar eficazmente las materias extrañas de los granos mediante la luz directa y la luz reflejada. Una clasificadora de grano que utiliza un LED a todo color comprende unidades de vidrio transparente (14,15), cámaras de dispositivo de carga acoplada, primer y segundo
ensamblaje de LED a todo color, placas de reflexión, una unidad giratoria de avance /retroceso, un sensor de ángulo y un controlador. Las unidades de vidrio transparente están instaladas en ambos lados de una unidad clasificadora de granos. Las cámaras del dispositivo de carga acoplada están instaladas en ambos lados de las unidades de vidrio transparente.
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Cosechadora de selección selectiva para bayas con un sistema de visión
Publicado en 2012 - [Inglés]
Pellenc S.A., Nueva Zelanda. Se describe una máquina clasificadora selectiva para cultivos de bayas que consisten en bayas sanas, maduras, enteras, inmaduras, quebradas, demasiado maduras, botrizadas, trituradas o reventadas, hojas, tallos, diversos restos y jugo pegajoso. La máquina incluye un sistema de adecuado para alimentar el cultivo a un sistema de visión. El sistema de suministro está equipado para extender el cultivo en una sola capa, alinear, aislar individualmente y mover
los componentes a una velocidad regulada para que los componentes del cultivo pasen individualmente a través del sistema de visión. El sistema de visión incluye un dispositivo de visión artificial capaz de adquirir imágenes de los componentes del cultivo a medida que salen del sistema de suministro y un sistema de iluminación para iluminar los componentes del cultivo.
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Método para determinar la calidad de frutas y bayas y aparatos para clasificar frutas y bayas
Publicado en 2001 - [Inglés]
Plant Research International B.V., Polonia. La invención se refiere a un método para determinar la madurez y calidad de frutas y bayas midiendo la cantidad de fluorescencia de clorofila y a un aparato para clasificar frutas y bayas. El método se basa en determinar la cantidad de fluorescencia por clorofila de la fruta y la baya. La invención comprende hacer que la molécula de clorofila fluoresce irradiando la
fruta y las bayas con radiación electromagnética de una longitud de onda adecuada y midiendo el grado de fluorescencia. Las ventajas del método son su gran sensibilidad, su total ausencia de destrucción y su gran velocidad.
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