Diseño e implementación de un prototipo mecatrónico para el control de calidad de mangos Edward tipo exportación utilizando algoritmos de procesamiento digital de imágenes y redes neuronales convolucionales

Abstract

Este proyecto académico plantea la creación e implementación de un prototipo automático de selección para mangos, utilizando los diversos índices de calidad y calibre especificados en la Norma Técnica Peruana del Mango. El sistema incorpora hardware modular segmentado en unidades y software de vanguardia que posibilitan la optimización del proceso de selección y la competencia con otras ofertas comerciales. Este proyecto emerge como una propuesta de resolución a la problemática frecuentemente enfrentada por las empresas peruanas en su fase de selección para la exportación de mangos Edward en el presente contexto. El mango Edward es una especie altamente reconocida y su cultivo se orienta predominantemente hacia la exportación, dado que esta variedad de mango tiende a albergar una mayor cantidad de pulpa en comparación con otras especies. Por consiguiente, se requiere un control de calidad óptimo; no obstante, en la actualidad, este procedimiento resulta ineficaz debido a su naturaleza artesanal. Con el objetivo de optimizar este proceso, se plantea su automatización, que implica el traslado, la captura de imágenes y la selección del producto mediante el uso de técnicas de procesamiento de imágenes y algoritmos de redes neuronales convolucionales. En última instancia, se exhiben las pruebas de validación y

This academic project proposes the creation and implementation of an automatic selection prototype for mangoes, using the various quality and size indices specified in the Peruvian Technical Standard for Mangoes. The system incorporates modular hardware segmented into units and cutting-edge software that enable the optimization of the selection process and competition with other commercial offers. This project emerges as a proposed solution to the problem frequently faced by Peruvian companies in their selection phase for the export of Edward mangoes in the current context. The Edward mango is a highly recognized species, and its cultivation is predominantly oriented towards export, given that this mango variety tends to have a higher pulp content compared to other species. Consequently, optimal quality control is required; however, at present, this procedure is ineffective due to its artisanal nature. With the aim of optimizing this process, its automation is proposed, which involves the transfer, image capture, and product selection using image processing techniques and convolutional neural network algorithms. Ultimately, the validation tests and the findings of the analysis applied in the evaluation of the proposed solution are presented.