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http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69028| Title: | Sistema de empaquetado con control de calidad inteligente utilizando dispositivos mecatrónicos embebidos para PYMEs Agricolas |
| Authors: | Espinoza Pinela, Angelo Alexander Flores Flores, Cristhian Omar Solís Mesa, Ronald David, Director |
| Keywords: | Visión artificial YOLO Sistema embebido Clasificación automática de frutas Automatización agroindustrial |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | ESPOL.FIMCP |
| Citation: | Espinoza Pinela A.A, Flores Flores C.O. (2025) Sistema de empaquetado con control de calidad inteligente utilizando dispositivos mecatrónicos embebidos para PYMEs Agricolas [Proyecto Integrador] Escuela Superior Politécnica del Litoral. Guayaquil, 169 páginas |
| Abstract: | This project presents the design and development of an automated system for the inspection, classification, packaging, and sealing of fruits aimed at supporting small agricultural producers. The proposed system integrates a conveyor belt, a computer vision system based on the YOLO detection model trained to identify defects in mangoes, and an automatic classification mechanism using actuators controlled by an ESP32 microcontroller. The vision model was implemented in a processing unit responsible for real-time image analysis, while the microcontroller managed the coordination of sensors and actuators within the system. In addition, an automatic packaging and sealing module was developed to obtain a final product ready for commercialization. Experimental tests confirmed the correct operation of the system, achieving reliable fruit detection and stable operation of the transport, classification, and sealing modules. Keywords: computer vision, YOLO, embedded system, automatic fruit classification, agroindustrial automation. |
| Description: | Este proyecto presenta el diseño y desarrollo de un sistema automatizado para la inspección, clasificación, empaquetado y sellado de frutas orientado a pequeños productores agrícolas. La propuesta integra una banda transportadora, un sistema de visión artificial basado en el modelo de detección YOLO entrenado para identificar defectos en mangos, y un sistema de clasificación automática mediante actuadores controlados por un microcontrolador ESP32. El modelo de visión artificial fue implementado en una unidad de procesamiento encargada del análisis de imágenes en tiempo real, mientras que el microcontrolador se encargó de la coordinación de sensores y actuadores dentro del sistema. Asimismo, se desarrolló un módulo de empaquetado y sellado automático que permite obtener un producto final listo para su comercialización. Las pruebas realizadas permitieron comprobar el correcto funcionamiento del sistema, logrando una detección adecuada de los frutos y una operación estable de los módulos de transporte, clasificación y sellado. |
| URI: | http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69028 |
| metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador: | INGE-3077 |
| Appears in Collections: | Tesis de Mecatrónica |
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