Computer vision system for categorizing and weighing loads of cocoa production in the Ariari region

• Rodríguez-Umaña, Luis Alfredo ^[1] ; Jiménez-López, Andrés Fernando ^[1] ; Beltrán-Gutiérrez, Omar Yesid ^[1]
  1. [1] Universidad de los Llanos

     Universidad de los Llanos

     Colombia

     
• Localización: Visión electrónica, ISSN 1909-9746, ISSN-e 2248-4728, Vol. 18, Nº. 2, 2024
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Sistema de visión computarizada para categorizar y pesar cargas de la producción de cacao en la región del Ariari
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  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Este proyecto se centra en desarrollar e implementar un prototipo inteligente para la clasificación de frutos de cacao en la región del Ariari, basado en su tamaño y madurez. Los investigadores crearon una solución automatizada que resuelve problemas comunes en la clasificación y pesaje de los frutos. El prototipo utiliza un motor de 1 HP para transportar los frutos desde la tolva hasta la zona de clasificación, donde una cámara Full HD captura imágenes detalladas desde varios ángulos. Estas imágenes son analizadas por un software especializado que clasifica los frutos según su tamaño y madurez, reduciendo errores de clasificación y mejorando la precisión.

    La automatización también mejora las condiciones laborales al reducir la intervención manual, optimizando el proceso y disminuyendo los costos operativos. Al implementar este sistema, las empresas pueden cumplir con estándares internacionales de calidad, facilitando la exportación y mejorando su competitividad global. Esto no solo incrementa la productividad y calidad del cacao, sino que también tiene el potencial de aumentar los ingresos y fortalecer la posición de las empresas en su sector.

  • English

    This project focuses on developing and implementing an intelligent prototype for the classification of cacao fruits in the Ariari region, based on their size and ripeness. The researchers created an automated solution that addresses common issues in the classification and weighing of the fruits. The prototype uses a 1 HP motor to transport the fruits from the hopper to the classification area, where a Full HD camera captures detailed images from various angles. These images are analyzed by specialized software that classifies the fruits according to their size and ripeness, reducing classification errors and improving accuracy.

    The automation also enhances working conditions by reducing manual intervention, optimizing the process, and lowering operational costs. By implementing this system, companies can meet international quality standards, facilitating exports and improving their global competitiveness. This not only increases the productivity and quality of the cacao but also has the potential to boost revenues and strengthen the companies' positions within their sector.