Desarrollo de un prototipo para el control de calidad de la carne bovina determinada por sus características organolépticas, basado en un sistema automático de inspección por visión artificial.

El prototipo para el control de calidad de la carne bovina determinada por sus características organolépticas, basado en un sistema automático de inspección por visión artificial se desarrolló con el objetivo de garantizar una menor manipulación y estimación de tiempo por intervención humana en el proceso de valorización cárnica sensorial. Para la ejecución del proyecto se consideró un sistema de trasportación lineal, utilizando sensores inductivos para detectar la localización de la bandeja a lo largo del sistema y mediante un sensor láser que detecta la presencia o ausencia de carne en el sistema. En cuanto al desarrollo del sistema de visión artificial (SVA) se implementó en un computador Raspberry Pi (RPi), con un lenguaje de programación multiparadigma (Python) empleando las librerías OpenCV. La adquisición de imágenes se realizó con la cámara RPi de 8Mp y un sistema de iluminación de técnica lateral. Para la eliminación de ruido se empleó el método gaussiano previo al desarrollo de la técnica de Otsu y operaciones morfológicas para la identificación de los parámetros de color y textura, que permitieron una mejor descripción de las imágenes. Para el reconocimiento y categorización de las características se usó una base de datos clasificada en cinco escalas de color y textura respectivamente. La evaluación de sistema se lo llevó a cabo con una comparación de análisis sensorial de quince muestras, entre un panel de cinco jueces seleccionados semiexpertos y el prototipo, arrojando un ahorro de tiempo aproximado a un 67% frente a la evaluación humana, y con un 23,4% de error en la evaluación. Por consiguiente, el prototipo implementado proporcionó un método objetivo no invasivo, con intervalos de tiempo menores de evaluación, pudiendo sustituir a futuro el panel evaluador por un solo usuario. Se recomienda el uso de procesadores rápidos para minimizar los tiempos de ejecución y realizar una exhaustiva investigación sobre espacios de color para mejor estimación de características en los alimentos.The prototype for the quality control of the beef determined by its organoleptic characteristics based on an automatic system of inspection by artificial vision, was developed with the objective of guaranteeing less manipulation and estimation of time by human intervention in the sensorial meat valuation process. For the execution of the project a linear transportation system was considered, using inductive sensors to determine the location of the tray along the system and a laser sensor that detecs the presence or absence of meat. The development of the artificial vision system (AVS) was implemented on a computer Raspberry Pi (RPi), with a programming language multi-paradigm (Python) using OpenCV libraries. The acquisition of images was done with the RPi camera and a side lighting system. The Gaussian method was used for noise cancellation prior to the development of the Otsu technique and morphological operations for the identification of color and texture parameters, which allowed a better description of the images. A data base witch was classified into five color and texture scales respectively was used to categorize the characteristics. The system evaluation was carried out with a sensorial analysis comparison of fifteen samples, between a panel of five selected, semi-expert judges and the prototype which showed a time-save of approximately 67%compared to the human evaluation with a margin of error of 23.4% in the evaluation. Therefore, the implemented prototype proposed a non-invasive objective method, with smaller time intervals of evaluation. This shows any future evaluator panels could be replaced by a single user. The use of fast processors is recommended to minimize execution times and to perform an exhaustive research on color spaces for better estimation of characteristics in foods