Diseño de un sistema para la selección de granos de café tostado

basado en la tarjeta Raspberry Pi

Ing. Alberto Nicolas Bautista BautistaIng. Víctor Vivanco Trujillo

Dr. Mario Alberto García MartínezDr. Oscar Osvaldo Sandoval González

Octubre 2016

SENIE 2016 : Semana Nacional de Ingeniería Electrónica

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE ORIZABA

ÍNDICE Introducción Problemática Propuesta de Solución Aplicación Metodología Desarrollo del Sistema Resultados y conclusiones Bibliografía

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INTRODUCCIÓN El procesamiento digital es actualmente un área

de aplicación tecnológica altamente atendida y necesaria.

En éste proyecto se desarrolló un sistema de selección basado en la tarjeta Raspberry Pi 2 modelo B y en la adquisición de datos .

Con esta plataforma software/hardware se puede realizar una selección correcta de granos de café tostado de acuerdo a una característica particular.

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PROBLEMÁTICA

Imagen

Transductor

DAQ

Procesamiento

MemoriaGasto computacional

Dificultad programación

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Propuesta de solución

Transductor

Raspicam DAQ / Procesamiento

Raspberry PiInterfaz de UsuarioIHM

Sistema mínimo basado en microcontrolador:

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Aplicación:Análisis del grano de café

Industria de primer Nivel en México.

Producto de exportación Mundial.

Análisis de calidad del café.

Características de interés. Color de tostado deseado.

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Metodología:Desarrollo del procesoPrototipo propuesto:

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Prototipo propuesto

• Sistema de selección de granos de café.

• Tolva.

• Conducto de café y banda transportadora.

• Subsistema de captura, procesamiento y análisis de imagen (Raspberry PI 2 modelo B).

• Selector de granos de café (electroválvula).

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Características del prototipo

• Iluminación controlada.

• Banda transportadora.

• Raspicam (ajustado enfoque).

• Procesamiento mediante Raspberry Pi 2 Modelo B.

• Actuador basado en presión para separación de grano. 8

Procesamiento de imágenes

Imagen Base

Raspicam

Raspberry Pi

Procesamiento

Actuador

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Diagrama de flujo:

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inicio

Activar cámara

Imagen base

Histograma base (HB)

Background subtraction

Toma de imágenes

ROI

“Grano de café en pantalla”

“no hay grano de café”

Histograma (H)

H = HB

Dejar pasar Desechar

si no

si no

Resultados

Grano de café adecuado

Grano de café quemado

El sistema es capaz de distinguir entre granos de café mediante un proceso de comparación de color, separando los que se consideren con un tostado adecuado y los que son considerados como quemados, aislando estos últimos del proceso de producción.

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Resultados

Resultado de comparación de histogramas de color

Conclusiones Se ha presentado el diseño de un sistema de

procesamiento de imágenes aplicado a la selección de granos de café tostado.

Mediante el uso de la técnica de comparación de color por medio de histogramas se logro la distinción entre niveles de tostado de grados de café y objetos semejantes al grano de café.

Se comprobó el uso de la Raspicam como un transductor útil para la obtención de imágenes adecuadas para llevar a cabo su procesamiento de forma digital.

La tarjeta Raspberry Pi se puede utilizar en la implementación de sistemas mínimos para la tarea de procesamiento de imágenes.

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Bibliografía [1] B. Jarimopas, N. Jaisin, “An experimental machine visión system for sorting

sweet tamarind”. Journal of food engineering. 15 May 2008. Páginas 7. [2] J. Blasco, S. Cubero, J. Gómez – Sanchís, P. Mira, E. Moltó. “Development of a

machine for the automatic sorting of pomegranate (Punica granatum) arils base don computer visión” Journal of food engineering. 30 May 2008. Páginas 8.

[3] M. Bayram, M. D. Öner. “Determination of applicability and effects of color sorting system in bulgur production line”. Journal of food engineering. 7 March 2005. Páginas 8.

[4] http://www.ni.com/data-acquisition/what-is/esa/, Consultado en junio 2016. [5] Richardson M. and Wallace S. “Getting started with Raspberry Pi”, Published

by O¨Reilly Media, Inc; December 2012 [6] OGATA, Katsuhiko. “Sistemas de Control en Tiempo Discreto”. Prentice Hall.

Segunda Edición. México D.F.; 1996; 1:6. [7] https://www.raspberrypi.org/documentation/usage/camera/, Módulo de

Cámara. Consultado en junio 2016. [8] Daza, G., L.G. Sánchez y J.F. Suárez. 2007. “Selección de características

orientadas a sistemas de reconocimiento de granos maduros de café”. Scientia et Technica 13(35): 139-144.

[9] Hernández, J.E. y F. Prieto. 2005. “Clasificación de granos de café usando FPGA”. Ingeniería y Competitividad, 7(2): 35-42.

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GRACIAS POR SU ATENCIÓN

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