Desarrollo de un algoritmo de visión artificial que facilite la selección de paltas para exportación a los agricultores
DOI:
https://doi.org/10.18050/ingnosis.v9i2.3180Palabras clave:
Selección de aguacates, , calidad de exportación, visión artificial, redes neuronalesResumen
Este estudio presenta el desarrollo de un algoritmo de visión artificial para la selección de aguacates destinados a la exportación. Se empleó el modelo YOLOv7 utilizando aprendizaje de transferencia para construir el algoritmo, logrando una eficiencia del 96,36% en la identificación de aguacates aptos o no aptos para la exportación. El algoritmo demuestra un potencial significativo para mejorar los procesos de selección agrícola y las operaciones de almacén, ofreciendo una herramienta eficiente y prometedora para mejorar la calidad y la competitividad dentro de la industria agroexportadora.
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Derechos de autor 2024 Leslie Katherine Montano Maldonado, Alexandra Nicol Vásquez Rodríguez, Jenniffer Elizabeth Loor Zambrano, Jhonatan Alexander Luzardo Zamora, José Alberto Castro Curay
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