Módulo de visión artificial para detección de productos alimenticios

  • Ellim Avila Universidad Continental
  • Yurgen Parado Universidad Continental
  • Jhoelver Rodriguez Universidad Continental
  • Roberto Porto Solano Universidad Continental
  • Yesid Mendoza Universidad Continental
  • Israel Escobar Universidad Continental

Resumen

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.

Publicado
2020-06-29
Sección
Artículos de investigación