Módulo de visión artificial para detección de productos alimenticios
Year: 2020
Type: article
Abstract: El desarrollo del presente proyecto consta de la aplicación de dos conceptos: la visión artificial y la detección de objetos, empleando las librerías de OpenCV para la visión artificial y el método Template matching de detección de objetos para detectar productos alimenticios. El trabajo muestra que es factible utilizar imágenes de alimentos como patrón de comparación y búsqueda en las lecturas obtenidas por una cámara. Además, con la ayuda de un módulo de registro de objetos se puede ampliar el alcance del módulo. Los resultados del presente proyecto servirán como base para futuros proyectos de machine learning, cuyos beneficios son innumerables debido a la gran cantidad de aplicaciones que pueden tener, tales como la prevención de contaminación humana en ambientes de trabajo esterilizados, los sistemas de picking y la automatización de procesos industriales.
Source: Ingenium
DOI: 10.18259/ing.2020004
Authors: Ellim Avila, Yurgen Parado, Jhoelver Rodriguez, Roberto Porto Solano, Yesid Mendoza, Israel Escobar
Institution: Universidad Continental
Language: Spanish
Subfield: Industrial and Manufacturing Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
SDG: Zero hunger
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W3207100304