Desarrollo de una máquina clasificadora por tamaño y defectos de castaña amazónica basado en visión artificial y aprendizaje profundo, en la Asociación de Castañeros de la Reserva Nacional Tambopata Los Pioneros - ASCART

Actualmente, la Asociación de Castañeros de la Reserva Nacional Tambopata (ASCART) realizar el proceso de clasificación y selección de la castaña amazónica de forma visual y manual; perdiendo precisión a medida que avanza la jornada laboral, esto por cansancio. Actualmente existe tecnología disponible para desarrollar un sistema de selección que sea preciso, sin generar sobre costos a la empresa. La selección manual de las castañas no solo disminuye la precisión, a medida que avanza la jornada laboral, también aumenta el riesgo de contaminación con patógenos dañinos para la salud, afectando la seguridad alimentaria y la calidad del producto. Esto último se hace más grave, porque por la falta de precisión se hace necesario el reproceso de la selección de las castañas. Hipótesis: El uso cámaras de imágenes, una correcta configuración mecánica para la caída de castañas y uso de software de procesamiento de imágenes, permite el desarrollo de un sistema de selección con mayor precisión y volumen de las castañas. La metodología de trabajo será el VDI 2206, diseño mecatrónico, que se basa en iteraciones de actividades, dando como resultado una mayor sinergia dentro del desarrollo del sistema. Se dividirán el proyecto en dos grupos de trabajo: (1) Desarrollo del sistema mecánico-eléctrico para la captura de imágenes y (2) el sistema de visión por computadora para la clasificación por imágenes. El Objetivo General es desarrollar una máquina clasificadora por tamaño y defectos de castaña amazónica basado en visión artificial y aprendizaje profundo. Los objetivos específicos son: 1. Diseñar e implementar un sistema de cámaras para la toma de muestras y etiquetado de las imágenes, 2. Desarrollar algoritmos de visión artificial en tiempo real para detectar defectos externos en las castañas y clasificarlas por tamaño. 3. Fabricar un prototipo funcional de la máquina para la clasificación y selección de defectos de castañas peladas. El Resultados esperados al finalizar el proyecto es contar con un sistema de clasificación (tamaño/calibre) y selección (defectos) de forma automática y en tiempo real de castañas amazónica usando visión artificial y aprendizaje profundo. El desarrollo de una nueva tecnología resulta beneficiosa al generar nuevos puestos de trabajo, genera nuevos modelos de negocio para sacar al mercado la tecnología, emergiendo empresas que se involucran en la reproducción a gran escala. Impacta también en los usuarios a los que adquieren la tecnología con el propósito de reducir gastos, ser más eficientes y aumentar su productividad que se traduce en mejores ingresos. Asimismo, permite brindar a los clientes alimentos de buena calidad y alimentos seguros.