Clasificación de manzanas utilizando visión artificial y redes neuronales artificiales

The added value in a fruit can be increased with a good postharvest handling. The classification in different parameters is one of the most important operations. In small companies it is done manually, obtaining deficiencies in the quality of the product. These problems could be solved or reduced with the implementation of intelligent algorithms that in this case include artificial vision and artificial neural networks. In this project is presented the classification of apples through an intelligent algorithm, using a convolutional neural network (CNN), which is developed using Open Source libraries (OpenCV, Tensorflow and Keras) in Python with a structure of different convolutional layers and MaxPooling, for a dataset of 2,800 images of 128x128 pixels, of which 80% were used for training and 20% for test of the network, obtaining an accuracy of 98.3% and 95.36%, respectively. After the training a classification was made with a video in real time, obtaining an accuracy of 92.25%. Likewise, the possibility of using it in the industry is explored with the classification by other visual characteristics of the fruit such as size, color, shape, etc.El valor agregado en un fruto puede incrementarse con un buen manejo postcosecha. La clasificación en diferentes parámetros es de las operaciones más importantes. En las pequeñas empresas se realiza de forma manual obteniendo deficiencias en la calidad del producto. Estos problemas se podrían resolver o disminuir con la implementación de algoritmos inteligentes que en este caso incluyen visión artificial y redes neuronales artificiales. En este proyecto se presenta la clasificación de manzanas mediante un algoritmo inteligente, usando una red neuronal convolucional (CNN), la cual se desarrolla utilizando librerías de código abierto (OpenCV, Tensorflow y Keras) en Python con una estructura de diferentes capas convolucionales y MaxPooling, para un conjunto de 2,800 imágenes de 128x128 pixeles, de las cuales el 80% se utilizaron para entrenamiento y el 20% para hacer una prueba de la red, obteniendo una precisión del 98.3% y del 95.36%, respectivamente. Después del entrenamiento, se realizó una clasificación con un video en tiempo real, obteniendo una precisión del 92.25%. Asimismo, se explora la posibilidad de la utilización en la industria con la clasificación por otras características visuales del fruto como tamaño, color, forma, etc

Clasificación de manzanas utilizando visión artificial y redes neuronales artificiales

The added value in a fruit can be increased with a good postharvest handling. The classification in different parameters is one of the most important operations. In small companies it is done manually, obtaining deficiencies in the quality of the product. These problems could be solved or reduced with the implementation of intelligent algorithms that in this case include artificial vision and artificial neural networks. In this project is presented the classification of apples through an intelligent algorithm, using a convolutional neural network (CNN), which is developed using Open Source libraries (OpenCV, Tensorflow and Keras) in Python with a structure of different convolutional layers and MaxPooling, for a dataset of 2,800 images of 128x128 pixels, of which 80% were used for training and 20% for test of the network, obtaining an accuracy of 98.3% and 95.36%, respectively. After the training a classification was made with a video in real time, obtaining an accuracy of 92.25%. Likewise, the possibility of using it in the industry is explored with the classification by other visual characteristics of the fruit such as size, color, shape, etc.El valor agregado en un fruto puede incrementarse con un buen manejo postcosecha. La clasificación en diferentes parámetros es de las operaciones más importantes. En las pequeñas empresas se realiza de forma manual obteniendo deficiencias en la calidad del producto. Estos problemas se podrían resolver o disminuir con la implementación de algoritmos inteligentes que en este caso incluyen visión artificial y redes neuronales artificiales. En este proyecto se presenta la clasificación de manzanas mediante un algoritmo inteligente, usando una red neuronal convolucional (CNN), la cual se desarrolla utilizando librerías de código abierto (OpenCV, Tensorflow y Keras) en Python con una estructura de diferentes capas convolucionales y MaxPooling, para un conjunto de 2,800 imágenes de 128x128 pixeles, de las cuales el 80% se utilizaron para entrenamiento y el 20% para hacer una prueba de la red, obteniendo una precisión del 98.3% y del 95.36%, respectivamente. Después del entrenamiento, se realizó una clasificación con un video en tiempo real, obteniendo una precisión del 92.25%. Asimismo, se explora la posibilidad de la utilización en la industria con la clasificación por otras características visuales del fruto como tamaño, color, forma, etc