Desarrollo de Inteligencia Artificial para la detección de manzana Granny Smith en mal estado mediante software Python - Castillo Alba, Isabela; Castro Romero, Jennifer; Marcos Navarro, Junior; Meza Castillo, Daniela; Pozo Rodríguez, Aaron; Vega Saldaña, Junior (INGnosis, 2024)
El presente proyecto abarca la implementación de un sistema avanzado para evaluar las características de clasificación de manzanas chilenas en función de su color y perímetro. Además, es capaz de detectar manzanas en estado de descomposición. Para lograr esto, se emplea un programa de visión artificial desarrollado en Python, el cual se ejecuta en una laptop HP. El sistema analiza las características de las manzanas utilizando el historial de IDLE Shell, donde se registran momentos de captura de imagen, contornos y centroides. Esto permite determinar si una manzana es aceptada o rechazada. Nuestro algoritmo detecta posibles anomalías, gracias a un entorno controlado y a una Cámara web Jetion PJT-DCM141 con conexión USB de 720p, que genera imágenes en un entorno estable e iluminado. Con el uso de nuestra programación, hemos alcanzado una eficiencia del 93% y una presión del 95%, lo que consideramos resultados satisfactorios para nuestra investigación.