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Figura 4.8
CONCLUSIONES
- El sistema de control de calidad para botellas
de vino planteado en este trabajo de investigación,
no responde a todas las muestras
en el mercado para vinos, pues su procesamiento
ha sido realizado con un grupo
conformado por sólo trestipos de botellas.
Es decir un universo pequeño. Por tal razón,
mientras mayor sea el número de muestras
patrón mayor será el rango de reconocimiento
del sistema, para esto se podrá utilizar
un red neuronal artificial.
- Se esta completando el algoritmo para obtener
el nivel de liquido correcto en las muestras
patrón y así poder tener un control de
calidad mas completo.
- La calidad del sistema en mención dependerá
de la captura de la imagen inicial para su
mejor procesamiento a menor tiempo.
- Para mejorar este sistema se puede realizar
un estudio de un hardware de sistema embebido
comouna FPGA que permita realizar
dicho procesamiento sin necesidad de utilizar
una PC.
REFERENCIAS
[1] Tratamiento Digital de Imágenes, Rafael
C. González, Richard E. Woods. Addison-Weslley
Iberoamericana S.A, U.S.A,
1996.
[2] Image Processing Techniquesformachinevision,
Alberto Martin and
SabriTosunoglu, Florida International
University,Department of Mechanical Engineering
[3] Application of automated image analysis
to the identification and extraction of recyclable
plastic bottles. Edgar SCAVINO†,
Dzuraidah Abdul WAHAB, Aini HUSSAIN, Hassan
BASRI, MohdMarzuki MUSTAFA.
[4] Selecting the Most Favourable Edge
Detection Technique for Liquid Level
Inspection in Bottles. Kunal J Pithadiya,
Jayesh D Chauhan, Chintan K Modi, EC Departament
G H Patel, College of Engg.and
Technology, V V Nagar
[5] A Computer Vision System for Visual
Grape Grading in Wine Cellars. Esteban
Vazquez- Fernandez, Angel Dacal-Nieto,
Fernando Martin, Laboratorio Oficial de
Metroloxıa de Galicia (LOMG),Parque Tecnologico
de Galicia,SanCibrao das Viñas,
32901 Ourense , Spain.
CIENCIA, CULTURA Y TECNOLOGÍA - UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DEL PERÚ