Desarrollo de un clasificador de aceitunas de mesa por su variedad.

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dc.contributor.authorFajardo Zambrano, Daniel Arturo
dc.contributor.authorToalombo Goyes, Milton Franklin
dc.contributor.tutorGuijarro Rodríguez, Alfonso
dc.date.accessioned2020-09-01T16:11:51Z
dc.date.available2020-09-01T16:11:51Z
dc.date.issued2020-03-06
dc.descriptionPDFes_ES
dc.description.abstractEl consumo de aceitunas se ha incrementado debido a su utilización en el área de la gastronomía, el éxito de su producción se origina en países europeos como; España, Italia, Francia, entre otros, extendiéndose a países latinoamericanos como Argentina y Uruguay. Existe una amplia variedad de aceitunas, siendo el sujeto de estudio de esta investigación las aceitunas de mesa las cuales son verdes, cambiantes y negras, su calidad depende del nivel de madurez al momento de su recolección. Ante tal situación, el presente trabajo tiene como objetivo el desarrollo de un clasificador de aceitunas de mesa por su variedad mediante la metodología del procesamiento digital de imágenes que considera un conjunto de técnicas de coloración, grises, pixeles, entre otros, tomando en cuenta las características importantes del fruto como el color, la forma y textura, las mismas que se obtienen mediante redes neuronales convolucionales, el cual generará un modelo que permitirá detectar las aceitunas mediante la webcam, captando aquellas que se encuentren en óptimas condiciones para ser procesadas ofrezcan una mejor calidad en la preparación de platos gourmet.es_ES
dc.description.abstractThe consumption of olives has increased due to its use in the area of gastronomy, the success of its production originates in European countries such as; Spain, Italy, France, among others, extending to Latin American countries such as Argentina and Uruguay. There is a wide variety of olives, being the subject of this research the table olives which are green, changing and black, their quality depends on the level of maturity at the time of collection. Given this situation, the present work aims to develop a table olives sorter by its variety through the methodology of digital image processing that considers a set of coloring techniques, gray, pixels, among others, taking into account the characteristics important fruit such as color, shape and texture, the same that are obtained through convolutional neural networks, which will generate a model that will detect the olives through the webcam, capturing those that are in optimal conditions to be processed offer a better quality in the preparation of gourmet dishes.es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/48984
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectExtracción de Característicases_ES
dc.subjectProcesamiento digital de Imágeneses_ES
dc.subjectReconocimiento de Patroneses_ES
dc.subjectSegmentación de Imágeneses_ES
dc.subjectSistema de Visión Artificiales_ES
dc.subjectArtificial Vision Systemes_ES
dc.subjectDigital Image Processinges_ES
dc.subjectFeature Extractiones_ES
dc.subjectImage Segmentationes_ES
dc.subjectPattern Recognitiones_ES
dc.titleDesarrollo de un clasificador de aceitunas de mesa por su variedad.es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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