Sistema de clasificación de huevos mediante un algoritmo de visión artificial

Abstract

El presente trabajo muestra el desarrollo de un algoritmo de visión artificial basado en código abierto que permite clasificar distintos huevos de gallina mediante la estimación del peso a través de una imagen en 2D; para lograr el objetivo en este trabajo el peso se calcula tomando en consideración únicamente dos factores geométricos que son el ancho y alto del producto. El algoritmo inicia con la adquisición de la imagen, para posteriormente realizar el procesamiento de la imagen, detectar los contornos, analizar las dimensiones y finalizar calculando el peso y clasificando el producto. El funcionamiento del algoritmo se basa en una escena de pruebas el cual se trata de un ambiente controlado que consta de una cámara web Genius FaceCam 1000X y una fuente de luz ubicadas de manera frontal a la base. Los criterios de clasificación se basan en la norma técnica ecuatoriana para ovoproductos NTE INEN 1973. Para validar el funcionamiento del algoritmo se realizó las respectivas pruebas con 21 huevos de gallina seleccionados al azar obteniendo 19 coincidencias, teniendo como resultado una eficiencia de 90,47% en la clasificación, y un 97,32% de eficiencia en la estimación del peso.