Sistema de visión artificial para gestión de calidad del Banano Cavendish en etapa de postcosecha

Actualmente, la gestión de los frutos en su etapa de postcosecha ha sido bastante descuidada por el mercado panameño, mientras se invierten grandes cifras en siembra y recolección, no se han implementado sistemas que permitan un mejor manejo de estos, dando como resultados grandes pérdidas económica...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Nieto, Brian O., Rangel, José Carlos
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad Tecnológica de Panamá 2022
Acceso en línea:https://revistas.utp.ac.pa/index.php/ric/article/view/3670
Descripción
Sumario:Actualmente, la gestión de los frutos en su etapa de postcosecha ha sido bastante descuidada por el mercado panameño, mientras se invierten grandes cifras en siembra y recolección, no se han implementado sistemas que permitan un mejor manejo de estos, dando como resultados grandes pérdidas económicas combinadas con productos inutilizados que son desechados diariamente en centros de venta por comerciantes de varios niveles. Teniendo esto en cuenta se busca desarrollar un sistema basado en visión artificial que permita determinar el estado de maduración de una fruta y estimar su tiempo de vida útil. Centrándose en este caso en el banano por ser una fruta de alta demanda a nivel nacional y que presenta diversos estados de maduración. Para el desarrollo se capturará la temperatura y la humedad, y registrando el tiempo total desde su etapa verde hasta su punto de putrefacción, para generar un modelo de machine learning que dado una imagen de un banano de entrada dé como respuesta el tiempo aproximado para que este llegué a un punto en el que no se pueda consumir ni utilizar para hacer productos derivados. Una vez creados los modelos, estos obtuvieron resultados satisfactorios que fueron comprobados con la realidad del tiempo de vida del banano. Las pruebas se realizaron utilizando una aplicación móvil que permitía obtener las estimaciones en tiempo real. En su conjunto la aplicación y los modelos desarrollados permitieron estimar adecuadamente el estado de maduración y vida útil del fruto utilizando visión artificial y algoritmos de machine learning.